Кримінальний аналіз у цифровому середовищі: сучасні підходи до виявлення кіберзлочинності та підтримки прийняття управлінських рішень

Abstract

У тезах досліджено теоретико-методологічні та технологічні засади організації кримінального аналізу в цифровому середовищі як стратегічного механізму виявлення кіберзлочинності та підтримки прийняття управлінських рішень. Розглянуто трансформацію структури криміногенних загроз під впливом цифровізації суспільних процесів, що зумовлює потребу в переході від традиційних реактивних методів правоохоронної діяльності до проактивної системи управління безпекою. Особливу увагу приділено системному підходу, який дозволяє моделювати кіберзлочинність як складну адаптивну систему з нелінійними зв'язками. Обґрунтовано ефективність інтеграції методів data science, штучного інтелекту, алгоритмів машинного навчання (в межах data mining), технологій OSINT та інструментів обробки великих даних (Big Data) для автоматизованого виявлення аномалій, аналізу мережевих взаємозв'язків і поведінкових патернів. Виокремлено значення предиктивної аналітики та ризик-орієнтованого підходу для прогнозування кримінальних сценаріїв, а також окреслено правові й етичні межі використання цифрових технологій у діяльності правоохоронних органів щодо захисту персональних даних.

This paper examines the theoretical, methodological, and technological foundations of organizing criminal analysis in a digital environment as a strategic mechanism for detecting cybercrime and supporting managerial decision-making. The paper examines the transformation of the structure of crime-inducing threats under the influence of the digitalization of social processes, which necessitates a shift from traditional reactive law enforcement methods to a proactive security management system. Particular attention is paid to a systems approach that allows cybercrime to be modeled as a complex adaptive system with nonlinear relationships. The effectiveness of integrating data science methods, artificial intelligence, machine learning algorithms (within the scope of data mining), OSINT technologies, and big data processing tools for the automated detection of anomalies, analysis of network interconnections, and behavioral patterns is substantiated. The paper highlights the importance of predictive analytics and a risk-oriented approach for forecasting criminal scenarios, and outlines the legal and ethical boundaries of using digital technologies in law enforcement activities regarding the protection of personal data.