Collection "Information Technology and Security", 14(1), 235-252. https://doi.org/10.20535/2411-1031.2026.14.1.365500

Ігор Свобода, Дмитро Ланде
Пріоритизація засобів контролю безпеки для критичної інфраструктури за допомогою методу аналізу мереж і великих мовних моделей
Collection "Information Technology and Security", 14(1), 235-252.
DOI: https://doi.org/10.20535/2411-1031.2026.14.1.365500

У роботі вирішено актуальне науково-прикладне завдання пріоритизації засобів контролю безпеки об'єктів національної критичної інфраструктури (КІ) в умовах протидії загрозам з боку державних супротивників. Як методологічну основу дослідження обрано метод аналізу мереж (МАМ), застосування якого дозволило змоделювати нелінійні взаємозалежності та цикли зворотного зв'язку в системі "засоби контролю - критерії оцінювання - вектори загроз - ресурсні обмеження". Для реалізації поставленого завдання побудовано комплексну 20-вузлову модель, що охоплює чотири ключові кластери: засобів контролю (7 вузлів), критеріїв оцінювання (5 вузлів), векторів загроз (5 вузлів) та ресурсних обмежень (3 вузли). Науковою новизною роботи є запропонований підхід із використанням .віртуальних експертів.: необхідні для синтезу пріоритетів парні судження отримано від семи рольових персон, згенерованих великими мовними моделями (LLM). Ці персони імітують фахові погляди ключових стейкхолдерів - від інженера АСУ ТП та керівника SOC до CISO. Агрегація отриманих суджень методом середнього геометричного продемонструвала високу узгодженість експертних оцінок: середній Коефіцієнт Узгодженості (КУ) склав 0,006 (s=0.004), середній індекс Кочкодая - 0,034. За результатами побудови граничної суперматриці визначено глобальні пріоритети засобів безпеки. Лідируючі позиції посіли "Моніторинг" (0,1948) та "Сегментація" (0,1832), за якими з незначним відривом слідують "Ідентифікація та управління доступом" (PAM) (0,1623), "Захист ланцюга постачання" (0,1354) та "Реагування на інциденти" (0,1342). Найменший пріоритет у рамках побудованої моделі отримало .Фізичне зміцнення. (0,0659). Стійкість отриманого ранжування підтверджено комплексним аналізом чутливості. Зокрема, метод LOEO засвідчив інваріантність двох найвищих пріоритетів (зміни рангів не перевищували +-0,006 , коефіцієнт конкордації Кендалла W склав 0,77 p<0,001), а моделювання Монте-Карло (1000 випробувань із Гауссовим шумом) довело надійність результатів. Практичну цінність запропонованої методології продемонстровано на прикладі портфельної моделі: при заданому бюджеті 10,2 млн дол. алгоритм сформував оптимальний набір засобів {Моніторинг, Ідентифікація, Реагування, Ланцюг постачання}, що забезпечує найкраще покриття у розрізі "засіб контролю - загроза".
Ключові слова: метод аналізу мереж, кібербезпека, критична інфраструктура, державні загрози, багатокритеріальне прийняття рішень, великі мовні моделі, віртуальні експерти