Методологія кримінального аналізу в умовах зростання кіберзагроз

Abstract

У статті розглянуто трансформацію методології кримінального аналізу в умовах зростання кіберзагроз, зумовлену цифровізацією суспільства, ескалацією кіберзлочинності та активним використанням злочинцями сучасних інформаційних технологій, зокрема штучного інтелекту та машинного навчання. Проаналізовано динаміку кіберзлочинів у світі та в Україні, з акцентом на виклики, що виникають у період повномасштабної збройної агресії та зростання кількості атак на об’єкти критичної інфраструктури. Обґрунтовано обмеженість традиційних реактивних підходів до кримінального аналізу та необхідність переходу до проактивних і прогностичних моделей. Значну увагу приділено ролі цифрової криміналістики як ключового елемента сучасного кримінального аналізу, зокрема комп’ютерної, мобільної та мережевої криміналістики, а також особливостям роботи з великими обсягами цифрових доказів, шифруванням і технологіями анти-криміналістики. Розглянуто технічні, правові та етичні виклики, пов’язані з транскордонним характером кіберзлочинності та застосуванням автоматизованих аналітичних інструментів. Проаналізовано можливості інтеграції штучного інтелекту, машинного навчання та генеративних моделей у процеси виявлення, аналізу та прогнозування кіберзагроз, зокрема у сфері боротьби з фішингом, вторгненнями в мережі та автоматизованими атаками. На основі міжнародного й національного досвіду сформульовано рекомендації щодо вдосконалення методології кримінального аналізу, розвитку міжвідомчої та міжнародної співпраці, а також підвищення професійної підготовки фахівців правоохоронних органів.

The article examines the transformation of criminal analysis methodology under conditions of increasing cyber threats driven by the digitalization of society, the escalation of cybercrime, and the active use of modern information technologies by offenders, particularly artificial intelligence and machine learning. The dynamics of cybercrime at the global level and in Ukraine are analyzed, with a focus on the challenges arising during the period of full-scale armed aggression and the growing number of attacks on critical infrastructure facilities. The limitations of traditional reactive approaches to criminal analysis are substantiated, along with the need to transition to proactive and predictive models. Particular attention is paid to the role of digital forensics as a key component of modern criminal analysis, including computer, mobile, and network forensics, as well as the specifics of handling large volumes of digital evidence, encryption, and anti-forensic technologies. Technical, legal, and ethical challenges associated with the transnational nature of cybercrime and the use of automated analytical tools are also considered. The possibilities of integrating artificial intelligence, machine learning, and generative models into the processes of detecting, analyzing, and forecasting cyber threats are analyzed, particularly in combating phishing, network intrusions, and automated attacks. Based on international and national experience, recommendations are formulated to improve criminal analysis methodology, enhance interagency and international cooperation, and increase the professional training of law enforcement specialists.