Анотація. Запропоновано підхід до переведення системи моніторингу і аналізу соціальних медіа з питань кібербезпеки .Кіберагрегатор. на технології Big Data, зокрема, на компоненти Elastic Stack і 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.

Ключові слова: контент-моніторинг, кібербезпека, Big Data, Elastic search, Neo4j.

На цей час реалізовано макет системи аналізу даних із соціальних медіа .Кіберагрегатор., який надає веб-інтерфейс, з якого доступні функції пошуку і аналізу інформації в соціальних медіа. На цей час базовою інформаційно-пошуковою компонентою в макеті виступає система Sphinx. Сучасні обсяги даних потребують нових підходів. Якщо раніш для макету застосовувалися переважно програми власної розробки, то для переходу на обробку великих обсягів даних передбачено застосування таких систем:

1. Elasticsearch - у якості базового пошукового механізму. Elasticsearch має такі переваги: неструктурованість даних; можливість ефективного пошуку і аналізу; підтримка бібліотек API; легке управління і масштабування; висока швидкість роботи.

2. Kibana - інструмент візуалізації, який забезпечує наочне представлення даних. Kibana дозволяє в режимі реального часу створювати візуалізації і досліджувати дані.

3. Neo4j - графова СУБД з відкритим вихідним кодом. Для обробки мереж системі Neo4j не потрібно розміщення даних цілком в оперативну пам'ять сервера, що забезпечує обробку великих за обсягом структур.

Висновки. На цей час завершується переведення системи .Кіберагрегатор. на технологію Big Data. Застосування стандартних програмних засобів цього класу забезпечують мобільність і масштабованість, дозволить розглядати систему моніторингу і аналізу соціальних медіа з питань кібербезпеки як сучасну і потужну.