Дослідження кіберзлочинів, включно з DDoS-атаками, набуває дедалі більшого значення в контексті підвищеної уваги до кібернетичної безпеки, захисту інформації й інфраструктури організацій у сучасному світі, що залежать від цифрових технологій і комп'ютерних систем. У статті обґрунтовано, що використання байєсівських мережевих моделей (далі мережі Байєса − МБ) для аналізу кіберзлочинів (на прикладі розповсюджених DDoS-атак) дасть змогу врахувати безліч змінних та ймовірностей. Це робить схожі дослідження більш точними та надійними. На прикладі дослідження МБ у прикладному програмному пакеті GeNIe, продемонстровано процес використання апарату МБ для задачі розслідування кіберзлочину, пов'язаного з реалізацією з комп'ютера зловмисника DDoS-атакам. Описана МБ допомагає криміналістам у сфері розслідування подібних кіберзлочинів виявляти мотиви та зв'язки між учасниками атаки, що безумовно покращить ефективність розслідування. Демонстрація застосування м за допомогою пакета моделювання GeNIe, а також реалізація такої МБ у середовищі IDE PyCharm, підкреслює потенціал баєсівських мережевих моделей для підвищення якості розслідувань, зокрема пов'язаних із DDoS-атаками. Запропонований у статті опис програмної реалізації мовою Python такої МБ, спрямований на підвищення ефективності подібного інструментарію, роблячи його більш практико-орієнтованим і надаючи нові можливості для аналізу кіберзлочинів, асоційованих з DDoS-атаками. Показано, що розвиток такого програмного рішення відкриває шлях до глибшого аналізу та розуміння подібних кіберзлочинів, що є важливим кроком у боротьбі з ними. Тому розвиток такого програмного забезпечення (ПЗ) є перспективним напрямом у галузі кібербезпеки, що підкреслює його актуальність і вагомість у сучасному цифровому світі.

Оригінал запису за посиланням

https://kubg.libs.net.ua/kubg_recs/0000087303.txt