Data-Mining для протидії кібершахрайствам та легалізації кримінальних доходів в умовах цифровізації фінансового сектору економіки України

No Thumbnail Available

Date

2023

Journal Title

Journal ISSN

Volume Title

Publisher

Сумський державний університет
Technical report

Date of Defense

Scientific Director

Speciality

Date of Presentation

Abstract

Об’єктом дослідження – система нейромережевих зв’язків фінансово-економічних та інформаційних потоків, що виникають між економічними суб’єктами в процесі розподілу фінансових ресурсів. Мета роботи – формування інформаційного та математичного забезпечення ідентифікації та оцінювання специфічних економічних відносин, які виникають при здійсненні протиправної діяльності у фінансовому секторі економіки країни, на основі використання технологій та методів інтелектуального аналізу даних. У процесі дослідження застосовувалися загальнонаукові методи (наукової абстракції, аналізу, синтезу, індукції, дедукції, узагальнення) – для уточнення понятійно-категоріального апарату дослідження; комплексне поєднання бібліометричного та трендового аналізів – для дослідження змістовно-контекстуальних та еволюційно-просторових закономірностей публікаційної активності у сфері кібербезпеки; методи попарного порівняльного та статистичного аналізів – для характеристики поточного стану та тенденцій закономірностей розвитку кібершахрайств в Україні та світі; методи формально-логічного аналізу – для визначення основних передумов поширення кіберзагроз в економічній системі; кластерний, дисперсіний аналізи та дерева класифікації – при проведенні типологізації країн за рівнем участі їх резидентів у здійсненні кібернетичних та фінансових шахрайств; сплайн-моделювання – для визначення імпульсів активізації фінансових злочинів, спричинених цифровізацією економіки; метод групового врахування аргументів Івахненка – при розрахунку інтегрального індексу кіберзагроз; метод опорних векторів – при формалізації ключових детермінантів активізації кіберзагроз; поєднання методів головних компонент та узагальненого знижуючого градієнту –при визначенні рівня кібервразливості споживачів фінансових послуг; нейромережева модель – при розрахунку ризику фінансових кібершахрайств; трансформована мультиплікативна згортка Кіні – при визначенні інтегральних показників для характеристики діджиталізації фінансового сектору, технологічного розвитку та ризику кіберзагроз; метод побудови таблиць виживання та метод Каплана-Мейєра – для оцінювання ефективності інституційних змін системи протидії легалізації доходів, одержаних незаконним шляхом; поліноміальна модель розподіленого лагу Алмона – при оцінюванні впливу фінансових та кібернетичних злочинів на рівень довіри до фінансового сектору.

Keywords

кібершахрайства, cyber fraud, криптовалюта, cryptocurrency, незаконні фінансові операції, illegal financial transactions, регулювання, regulation, споживачі фінансових послуг, consumers of financial services, фінансовий сектор, financial sector

Citation

Data-Mining для протидії кібершахрайствам та легалізації кримінальних доходів в умовах цифровізації фінансового сектору економіки України : звіт про НДР (остаточний) / кер. О. Кузьменко. Суми : Сумський державний університет, 2023. 387 с. № 0121U100467.

Endorsement

Review

Supplemented By

Referenced By