АВТОМАТИЗАЦІЯ КОГНІТИВНОГО МОДЕЛЮВАННЯ РИЗИКІВ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ: ДОСВІД ВИКОРИСТАННЯ MENTAL MODELER ТА FCM EXPERT

Анотація

Фундаментальним елементом будь-якої архітектури безпеки є оцінка ризиків. Вона дозволяє систематизувати потенційні загрози та уразливості, а також спрогнозувати деструктивний вплив на конфіденційність, цілісність і доступність інформації, що є критичним для розробки дієвих заходів захисту. У цій роботі приділено особливу увагу питанню когнітивного моделювання ризиків із застосуванням спеціалізованого програмного інструментарію, зокрема рішень Mental Modeler та FCM Expert, що дозволяють візуалізувати та математично обґрунтувати складні взаємозв’язки в системах захисту. Проведений у роботі аналіз наукових джерел дозволив систематизувати теоретичні засади та існуючі практичні рішення для оцінки ризиків, зокрема використання SWOT-аналізу, методику експертного оцінювання, апарату теорії ігор, нечіткої логіки, а також сучасних методів машинного навчання та алгоритмів кластеризації. Встановлено, що в умовах високої невизначеності та динамічності кіберпростору нечіткі когнітивні карти (Fuzzy Cognitive Maps – FCM) є одним із найбільш перспективних підходів. Вони надають унікальну можливість поєднувати якісну експертну оцінку з кількісними методами аналізу, дозволяючи моделювати різноманітні сценарії розвитку подій для прийняття обґрунтованих управлінських рішень. Практична значущість дослідження полягає у демонстрації можливостей автоматизації процесів моделювання за допомогою Mental Modeler та FCM Expert. У роботі детально описано розроблену архітектуру когнітивної моделі умовної організації, яка охоплює ключові вектори загроз, технічні та організаційні уразливості, а також наявні контрзаходи. На базі цієї моделі було реалізовано симуляцію сценарію фішингової атаки. Порівняльний аналіз результатів, отриманих у двох програмних середовищах, дозволив чітко розмежувати їхні функціональні ролі. Встановлено, що Mental Modeler був ефективним для початкового структурування експертних знань та швидкої візуалізації якісних тенденцій та є оптимальним для етапу мозкового штурму. В той самий час FCM Expert досяг глибшої математичної перевірки сценарію шляхом обчислення абсолютних значень стабілізації системи, зменшуючи суб’єктивність експертної оцінки. Результати проведеного дослідження мають не лише теоретичне, а й освітнє значення. Матеріали та розроблені моделі були успішно апробовані у навчальному процесі під час викладання дисципліни «Теорія ризиків» для здобувачів спеціальності F5 «Кібербезпека та захист інформації». Це підтверджує адаптивність запропонованих методів для підготовки фахівців, здатних оперувати складними аналітичними інструментами в умовах реальних викликів цифровій безпеці.