Моделювання та аналіз ризиків кібератак на фінансові установи з використанням методів математичної статистики та Python

Abstract

У статті досліджено застосування методів математичної статистики та інструментів Python для моделювання та аналізу ризиків кібератак, з якими стикаються фінансові установи. Зростання масштабів і складності загроз кібербезпеки підкреслює вразливість цих установ, роблячи їх основними цілями для кіберзлочинців. Традиційні методи оцінки ризиків часто не справляються з адаптацією до еволюціонуючої природи цих загроз, що вимагає нових підходів, таких як автоматизований аналіз та прогнозне моделювання.

У дослідженні продемонстровано, як математична статистика та Python можуть ідентифікувати ключові фактори ризику та прогнозувати потенційні атаки. Розроблено модуль на базі Python який інтегрує попередню обробку даних, кореляційний аналіз і моделювання машинного навчання для підвищення точності виявлення загроз. Різні прогностичні моделі, включаючи логістичну регресію, Random Forest і Gradient Boosting, було оцінено за допомогою наборів даних, таких як NSL-KDD, і виявлено високу точність у визначенні кіберзагроз. Запропоновані методи сприяють швидкому виявленню підозрілої активності, що покращує загальні заходи кібербезпеки. Майбутні напрямки досліджень включають інтеграцію методів глибокого навчання для аналізу складних патернів атак і адаптацію моделей до нових кіберзагроз. Підкреслено значення математичної статистики у розумінні кіберризиків, оскільки вона допомагає прогнозувати інциденти та оцінювати їхні наслідки. У зв’язку зі зростанням цифровізації фінансових послуг організації повинні пріоритетизувати надійні рамки кібербезпеки. Використовуючи Python і статистичні методи, фінансові установи можуть розробити ефективні стратегії для зменшення ризиків і забезпечення безпеки чутливих даних.

Експериментальним шляхом встановлено високу результативність використання програмного середовища Python як інструментального засобу для системного аналізу кіберризиків фінансових установ. Запропоновано підхід, який забезпечує автоматизований моніторинг, відносно швидке виявлення підозрілої активності та управління ризиками. Майбутні дослідження мають бути зосереджені на інтеграції глибокого навчання для аналізу складних патернів атак, адаптації моделей до нових кіберзагроз та розширенні джерел даних для покращення прогнозів.

This article explores the use of mathematical statistical methods and Python tools to model and analyze the cyberattack risks faced by financial institutions. The growing scale and complexity of cybersecurity threats underscores the vulnerability of these institutions, making them prime targets for cybercriminals. Traditional risk assessment methods often fail to adapt to the evolving nature of these threats, requiring new approaches such as automated analysis and predictive modeling. Purpose. The purpose of this research is to demonstrate the applicability of mathematical statistics and the Python language to analyze cyber risks, identify key risk factors, and predict attacks. Results. The study demonstrates how mathematical statistics and Python can identify key risk factors and predict potential attacks. A Python-based module was developed that integrates data preprocessing, correlation analysis, and machine learning modeling to improve the accuracy of threat detection. Several predictive models, including logistic regression, random forest, and gradient boosting, were evaluated on datasets such as NSL-KDD and found to be highly accurate in identifying cyber threats. The results highlight the potential of Python as a powerful tool for automated monitoring and proactive risk management in financial institutions. The proposed methods contribute to the rapid detection of suspicious activity, which improves overall cybersecurity measures. Future research directions include the integration of deep learning methods to analyze complex attack patterns and to adapt models to new cyber threats. The importance of mathematical statistics in understanding cyber risks is emphasized, as it helps to predict incidents and assess their consequences. With the increasing digitization of financial services, organizations should prioritize a robust cybersecurity framework. By using Python and statistical methods, financial institutions can develop effective strategies to mitigate risk and ensure the security of sensitive data. Conclusions. The results obtained highlight the potential of Python as a powerful tool for analysing cyber risks in financial institutions. An approach is proposed that enables automated monitoring, faster detection of suspicious activity, and risk management. Future research should focus on integrating deep learning to analyse complex attack patterns, adapting models to new cyber threats, and expanding data sources to improve predictions