Анотац╕я. Запропоновано п╕дх╕д до переведення системи мон╕торингу ╕ анал╕зу соц╕альних мед╕а з питань к╕бербезпеки .К╕берагрегатор. на технолог╕╖ Big Data, зокрема, на компоненти Elastic Stack ╕ графову СУБД Neo4j.

Summary. An approach to migration based on Big Date technologies of the system for monitoring and analyzing social media on cybersecurity issues "Cyberaggregator" is proposed. Elastic Stack components and Neo4j graph DBMS are envisaged.

Ключов╕ слова: контент-мон╕торинг, к╕бербезпека, Big Data, Elastic search, Neo4j.

На цей час реал╕зовано макет системи анал╕зу даних ╕з соц╕альних мед╕а .К╕берагрегатор., який нада╓ веб-╕нтерфейс, з якого доступн╕ функц╕╖ пошуку ╕ анал╕зу ╕нформац╕╖ в соц╕альних мед╕а. На цей час базовою ╕нформац╕йно-пошуковою компонентою в макет╕ виступа╓ система Sphinx. Сучасн╕ обсяги даних потребують нових п╕дход╕в. Якщо ран╕ш для макету застосовувалися переважно програми власно╖ розробки, то для переходу на обробку великих обсяг╕в даних передбачено застосування таких систем:

1. Elasticsearch - у якост╕ базового пошукового механ╕зму. Elasticsearch ма╓ так╕ переваги: неструктурован╕сть даних; можлив╕сть ефективного пошуку ╕ анал╕зу; п╕дтримка б╕бл╕отек API; легке управл╕ння ╕ масштабування; висока швидк╕сть роботи.

2. Kibana - ╕нструмент в╕зуал╕зац╕╖, який забезпечу╓ наочне представлення даних. Kibana дозволя╓ в режим╕ реального часу створювати в╕зуал╕зац╕╖ ╕ досл╕джувати дан╕.

3. Neo4j - графова СУБД з в╕дкритим вих╕дним кодом. Для обробки мереж систем╕ Neo4j не потр╕бно розм╕щення даних ц╕лком в оперативну пам'ять сервера, що забезпечу╓ обробку великих за обсягом структур.

Висновки. На цей час завершу╓ться переведення системи .К╕берагрегатор. на технолог╕ю Big Data. Застосування стандартних програмних засоб╕в цього класу забезпечують моб╕льн╕сть ╕ масштабован╕сть, дозволить розглядати систему мон╕торингу ╕ анал╕зу соц╕альних мед╕а з питань к╕бербезпеки як сучасну ╕ потужну.