Інтеграція методів системного аналізу та OSINT-технологій у процесі виявлення кіберзагроз і прогнозування кримінальних ризиків

Abstract

У тезах досліджено науково-методологічні та практичні засади впровадження інноваційних технологій у діяльність правоохоронних органів, зокрема через інтеграцію методів системного аналізу, OSINT-технологій та концепції intelligence-led policing. Розглянуто особливості кіберзагроз як складних стохастичних систем та обґрунтовано необхідність застосування ризик-орієнтованого підходу, когнітивного моделювання, методів машинного навчання, графових моделей та мережевого аналізу для раннього виявлення кримінальних ризиків. Особливу увагу приділено можливостям OSINT щодо безперервного моніторингу відритих джерел, даркнет-середовищ, виявлення витоків даних та ідентифікації цифрових слідів. Окреслено ключові виклики цифрової епохи, такі як надмірний обсяг і фрагментарність інформації, необхідність верифікації даних за допомогою семантичного аналізу, а також дотримання балансу між ефективністю розслідувань і захистом персональних даних. Наголошено, що синергія відкритої розвідки та системного аналізу дозволяє правоохоронним структурам перейти від реактивної моделі протидії злочинності до проактивного управління безпекою.

This paper examines the scientific, methodological, and practical foundations for the implementation of innovative technologies in the activities of law enforcement agencies, in particular through the integration of systems analysis methods, OSINT technologies, and the concept of intelligence-led policing. The paper examines the characteristics of cyber threats as complex stochastic systems and justifies the need to apply a risk-oriented approach, cognitive modeling, machine learning methods, graph models, and network analysis for the early detection of criminal risks. Particular attention is paid to the capabilities of OSINT for continuous monitoring of open sources and darknet environments, as well as for detecting data leaks and identifying digital traces. The paper outlines key challenges of the digital age, such as the excessive volume and fragmentation of information, the need to verify data through semantic analysis, and the need to strike a balance between the effectiveness of investigations and the protection of personal data. It is emphasized that the synergy between open-source intelligence and systematic analysis enables law enforcement agencies to transition from a reactive model of crime prevention to proactive security management.