Шапран О. О. Методика підвищення захищеності персональних даних користувачів системи дистанційного навчання Збройних Сил України

При вирішенні проблеми кібербезпеки системи дистанційного навчання закладів ЗС України, актуальним є наукове завдання удосконалення існуючих та розробки нових моделей та методів підвищення захищеності персональних даних користувачів системи дистанційного навчання ЗС України на основі штучного інтелекту. Вирішенню цього завдання і присвячена дана дисертаційна робота. Наукова новизна одержаних результатів полягає в тому, що: вперше запропонована методика підвищення захищеності персональних даних користувачів системи дистанційного навчання Збройних Сил України, яка забезпечує своєчасне реагування на потік загроз та базується на основі впровадження моделей та методів нечіткої логіки та гібридних мереж. Методика поєднує моделі та методи, які спрямовані на комплексне вирішення наступних завдань: 1) ідентифікація загрози та визначення стану системи захисту персональних даних, а саме, система забезпечує захист в повному обсязі або не забезпечує захист та вимагає застосування способів та засобів, які раніше не були використані; 2) формування відповідної протидії на загрозу з арсеналу існуючих методів, способів, засобів та процедур або, у випадку їх непридатності, формування стратегії їх удосконалення та розробки нових; 3) прогнозування стану системи захисту в майбутньому з метою попередження шкідливого впливу загроз. Практична реалізація методики дозволяє забезпечити постійний захист персональних даних користувачів системи дистанційного навчання Збройних Сил України; удосконалено модель оцінки стану системи захисту персональних даних, яка на відміну від існуючих базується на нечіткому логічному виведенні (алгоритм Мамдані). В моделі забезпечено оптимальний метод дефазифікації, раціональна вага та кількість правил, оптимальні параметри функцій належності. Застосування методики дозволяє отримувати кількісну оцінку ефективності системи, яка необхідна для прийняття рішення щодо подальшого її удосконалення; вперше запропоновано метод прогнозування стану системи захисту персональних даних з метою попередження шкідливого впливу загроз, який побудований на основі технології адаптивної нейронної нечіткої мережевої системи виведення ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). Використання методу дозволяє прогнозувати ефективність системи захисту та планувати заходи щодо забезпечення підвищення захищеності персональних даних. За результатами перевірки середня похибка прогнозу 0,006 ÷ 0,26 %. Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що їх реалізація доцільна в математичному та програмному забезпеченні, як складової системи управління захистом персональних даних. Впровадження результатів дисертаційного дослідження дозволило підвищити ефективність захисту персональних даних в системі дистанційного навчання Збройних Сил України, а саме, захищеність під час кризових періодів покращилась на 26-28%, а час реагування на загрози захищеності даних зменшився на 28-30%. Результати дисертаційних досліджень реалізовані в освітньому процесі Національного університету оборони України. Реалізацією отриманих результатів є розроблені методичні рекомендації щодо підвищення ефективності функціонування системи дистанційного навчання в Збройних Силах України, методичні рекомендації щодо реалізації онлайн-курсу розвитку цифрової компетентності користувачів системи дистанційного навчання Збройних Сил України та окремі навчальні питання методичної розробки “Курсу підвищення кваліфікації наукових і науково-педагогічних працівників вищих військових навчальних закладів та військових навчальних підрозділів закладів вищої освіти з питань організації та використання технологій дистанційного навчання в Збройних Силах України”, акти реалізації № 609/10/268 від 26.09.2023 р. та № 609/10/269 від 26.09.2023 р. Наведені нові науково-обґрунтовані практичні рекомендації щодо підвищення захищеності персональних даних користувачів системи дистанційного навчання Збройних Сил України дозволяють розглянути можливість використання даних підходів як у інших системах дистанційного навчання, так і у різноманітних комп’ютерних системах. Наукові праці, в яких опубліковані основні наукові результати дисертації: 1. Шапран О.О., Кравченко Ю.В., Тищенко М.Г., Махно Є.П. Модель інтелектуалізації планування часу на виконання навчального завдання у системі дистанційного навчання. Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони. № 1 (40), 2021, с. 143-152. 2. Shapran O., Gawliczek, P., Krykun, V., Tarasenko, N., Tyshchenko, M. Computer Adaptive language testing according to NATO Stanag 6001 requirements. Advanced Education, Vol. 8(17), 2021, pp. 19-26. (Web of Science) 3. Шапран O. Моделі підвищення захищеності персональних даних користувачів системи дистанційного навчання Збройних Сил України. Телекомунікаційні та інформаційні технології. № 2 (45), 2023, с. 33-45.