Використання штучного інтелекту та інтелектуального аналізу даних у забезпеченні кібербезпеки інформаційно-аналітичних систем правоохоронних органів

Abstract

У тезах досліджено теоретико-методологічні, технологічні та правові аспекти застосування штучного інтелекту (ШІ) та інтелектуального аналізу даних (Data Mining) у сфері кримінального аналізу та забезпечення кібербезпеки інформаційно-аналітичних систем правоохоронних органів. Розглянуто трансформацію сучасних кіберзагроз від сигнатурних моделей до складних адаптивних кібератак із використанням соціальної інженерії та генеративного ШІ. Особливу увагу приділено методам машинного навчання (supervised, unsupervised, reinforcement learning) та нейромережевим технологіям як інструментам побудови проактивної моделі кіберзахисту, здатної автоматизовано виявляти аномалії, моделювати поведінкові патерни користувачів та верифікувати цілісність даних. Окреслено роль когнітивної аналітики, Big Data та інтеграції інтелектуальних рішень із системами SOAR та SIEM для автоматизації реагування на кіберінциденти й прогнозування ризиків. Також виокремлено правові та етичні виклики автоматизації аналітичної діяльності, які потребують чіткого нормативного регулювання для дотримання принципів законності й захисту персональних даних.

This paper examines the theoretical, methodological, technological, and legal aspects of applying artificial intelligence (AI) and data mining in the field of criminal analysis and ensuring the cybersecurity of law enforcement agencies’ information and analytical systems. The paper examines the transformation of modern cyber threats from signature-based models to complex adaptive cyberattacks utilizing social engineering and generative AI. Particular attention is paid to machine learning methods (supervised, unsupervised, and reinforcement learning) and neural network technologies as tools for building a proactive cybersecurity model capable of automatically detecting anomalies, modeling user behavior patterns, and verifying data integrity. The role of cognitive analytics, Big Data, and the integration of intelligent solutions with SOAR and SIEM systems for automating responses to cyber incidents and predicting risks is outlined. The paper also highlights the legal and ethical challenges of automating analytical activities, which require clear regulatory frameworks to ensure compliance with the principles of legality and personal data protection.