Розмір шрифта:
МЕТОД КРОСПЛАТФОРМНОЇ КОРЕЛЯЦІЇ ЦИФРОВИХ СЛІДІВ ДЛЯ ДЕАНОНІМІЗАЦІЇ СУБ’ЄКТІВ КІБЕРЗАГРОЗ
Остання редакція: 2026-05-20
Анотація
У тезах розглядається інноваційний метод кросплатформної кореляції цифрових слідів, спрямований на автоматизацію процесів деанонімізації суб’єктів тіньової економіки. Обґрунтовано архітектурну модель розробленого програмного комплексу, що інтегрує мікросервісний підхід (Apache Kafka) та гібридну систему баз даних (MongoDB, Neo4j). Запропоновано алгоритм детермінованої екстракції криптографічних ідентифікаторів із неструктурованих текстів, який усуває колізії форматів між різними блокчейн-мережами. Доведено, що синтез комунікаційних графів (Telegram, DarkWeb) та фінансових транзакцій дозволяє експоненціально підвищити ефективність розслідувань у кіберпросторі в режимі реального часу.
Ключові слова
OSINT; деанонімізація; графові бази даних; кібербезпека; блокчейн-аналітика; обробка природної мови; тіньова економіка; de-anonymization; graph databases; cybersecurity; blockchain analytics; natural language processing; shadow economy
Посилання
1. Internet Organised Crime Threat Assessment (IOCTA) 2024 / European Cybercrime Centre. The Hague : Europol, 2024. 84 p. URL: https://www.europol.europa.eu/publication-events/main-reports/internet-organised-crime-threat-assessment-iocta-2024 (дата звернення: 12.05.2026).
2. Hassan N. A., Hijazi R. Open Source Intelligence Methods and Tools: A Practical Guide to Online Intelligence. Berkeley : Apress, 2018. 331 p. URL: https://content.e-bookshelf.de/media/reading/L-11293072-01e9ad742f.pdf (дата звернення: 12.05.2026).
3. The 2024 Crypto Crime Report / Chainalysis Team. New York : Chainalysis Inc., 2024. 142 p. URL: https://www.chainalysis.com/blog/2024-crypto-crime-report-introduction/ (дата звернення: 13.05.2026).
4. Narkhede N., Shapira G., Palino T. Kafka: The Definitive Guide: Real-Time Data and Stream Processing at Scale. Sebastopol : O'Reilly Media, 2017. 322 p.
5. Rabiner L. R. A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition. Proceedings of the IEEE. 1989. Vol. 77, no. 2. P. 257–286. URL: https://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/rabiner.pdf (дата звернення: 14.05.2026).
6. Sutton R. S., Barto A. G. Reinforcement Learning: An Introduction. 2nd ed. Cambridge : MIT Press, 2018. 552 p. URL: https://web.stanford.edu/class/psych209/Readings/SuttonBartoIPRLBook2ndEd.pdf (дата звернення: 14.05.2026).
7. Fast unfolding of communities in large networks / V. D. Blondel, J.-L. Guillaume, R. Lambiotte, E. Lefebvre. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment. 2008. Vol. 2008, no. 10. P. P10008. URL: https://www.researchgate.net/publication/1913681_Fast_Unfolding_of_Communities_in_Large_Networks (дата звернення: 15.05.2026).
8. Robinson I., Webber J., Eifrem E. Graph Databases. 2nd ed. Sebastopol : O'Reilly Media, 2015. 256 p. URL: https://web4.ensiie.fr/~stefania.dumbrava/OReilly_Graph_Databases.pdf (дата звернення: 15.05.2026).
2. Hassan N. A., Hijazi R. Open Source Intelligence Methods and Tools: A Practical Guide to Online Intelligence. Berkeley : Apress, 2018. 331 p. URL: https://content.e-bookshelf.de/media/reading/L-11293072-01e9ad742f.pdf (дата звернення: 12.05.2026).
3. The 2024 Crypto Crime Report / Chainalysis Team. New York : Chainalysis Inc., 2024. 142 p. URL: https://www.chainalysis.com/blog/2024-crypto-crime-report-introduction/ (дата звернення: 13.05.2026).
4. Narkhede N., Shapira G., Palino T. Kafka: The Definitive Guide: Real-Time Data and Stream Processing at Scale. Sebastopol : O'Reilly Media, 2017. 322 p.
5. Rabiner L. R. A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition. Proceedings of the IEEE. 1989. Vol. 77, no. 2. P. 257–286. URL: https://www.cs.ubc.ca/~murphyk/Bayes/rabiner.pdf (дата звернення: 14.05.2026).
6. Sutton R. S., Barto A. G. Reinforcement Learning: An Introduction. 2nd ed. Cambridge : MIT Press, 2018. 552 p. URL: https://web.stanford.edu/class/psych209/Readings/SuttonBartoIPRLBook2ndEd.pdf (дата звернення: 14.05.2026).
7. Fast unfolding of communities in large networks / V. D. Blondel, J.-L. Guillaume, R. Lambiotte, E. Lefebvre. Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment. 2008. Vol. 2008, no. 10. P. P10008. URL: https://www.researchgate.net/publication/1913681_Fast_Unfolding_of_Communities_in_Large_Networks (дата звернення: 15.05.2026).
8. Robinson I., Webber J., Eifrem E. Graph Databases. 2nd ed. Sebastopol : O'Reilly Media, 2015. 256 p. URL: https://web4.ensiie.fr/~stefania.dumbrava/OReilly_Graph_Databases.pdf (дата звернення: 15.05.2026).
Повний текст:
PDF