Problem formulation and synthesis of statistical algorithms for recognising Web resources and their vulnerabilities by signatures of statistical and fuzzy linguistic features in cyberintelligence complexes

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorIliashov, Oleksandr
dc.contributor.authorSholokhov, Serhii
dc.contributor.authorKhakhliuk, Oleksii
dc.contributor.authorRyzhuk, Pavlo
dc.date.accessioned2025-04-14T09:31:57Z
dc.date.available2025-04-14T09:31:57Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractThis study addresses the challenge of automating vulnerability recognition in web resources using statistical and fuzzy linguistic features. It presents a formalized approach for the fuzzy recognition of web resource vulnerabilities based on complex reference descriptions defined by signature intervals of statistical and fuzzy feature values. The research introduces algorithms for both single- and multi-alternative recognition of web resources, utilizing decision-making methods such as the minimax rule, Bayesian risk, maximum a posteriori probability, and maximum likelihood. The primary objective is to enhance the accuracy of vulnerability detection in web resources, especially under conditions of limited training data and fuzzy feature descriptions. The proposed algorithms aim to minimize decision errors and effectively classify vulnerabilities despite uncertain prior probabilities. This is particularly relevant in cybersecurity, where accurate threat detection and classification are critical. The research also highlights the practical value of these algorithms in improving the efficiency of cyber intelligence systems (CIs) for detecting security breaches and classifying web resource vulnerabilities. The proposed algorithms are designed to adapt to the complex and uncertain nature of web resource security, enabling better analysis of attack scenarios and the development of targeted protection strategies. In addition, the study identifies several challenges, including the complexity of formalizing reference descriptions for fuzzy features and the difficulties in applying traditional statistical recognition methods to web resources with fuzzy linguistic variables. The paper suggests future research directions, including developing new methodologies for processing large volumes of data and integrating these algorithms into modern cybersecurity systems. Overall, this research contributes to the field of cyber intelligence by offering novel solutions for automating the detection of web resource vulnerabilities, thus enhancing the security of online systems.
dc.description.abstractotherЦе дослідження присвячене проблемі автоматизованого виявлення вразливостей у програмному забезпеченні веб-ресурсів з використанням статистичних та нечітких лінгвістичних ознак. Описано формалізований підхід до нечіткої ідентифікації вразливостей веб-ресурсів, заснований на складних описах посилок, що визначаються через інтервали підписів статистичних і нечітких значень ознак. У дослідженні запропоновано алгоритми для одноальтернативного та багатоальтернативного розпізнавання веб-ресурсів, що використовують правила прийняття рішень, такі як мінімаксне правило, критерії Баєса, максимуму апостеріорної ймовірності та максимальної правдоподібності. Основною метою є підвищення точності виявлення вразливостей у веб-ресурсах за умов обмежених навчальних даних та нечітких описів ознак. Запропоновані алгоритми спрямовані на мінімізацію ймовірності помилкових рішень та ефективну класифікацію вразливостей, навіть за невизначених апріорних ймовірностей. Це особливо важливо для кібербезпеки, де точне виявлення загроз і класифікація вразливостей є критичними. Дослідження також підкреслює практичну значущість цих алгоритмів для підвищення ефективності систем кібернетичної розвідки (КР) у виявленні порушень безпеки та класифікації вразливостей веб-ресурсів. Запропоновані алгоритми розроблені для адаптації до складної та невизначеної природи безпеки веб-ресурсів, що дозволяє ефективніше аналізувати сценарії атак і розробляти стратегії захисту. Дослідження вказує на низку труднощів, зокрема на складність формалізації описів посилок для нечітких ознак і труднощі застосування традиційних статистичних методів до веб-ресурсів з нечіткими лінгвістичними змінними. Визначено напрямки для подальших досліджень, зокрема, розробку нових методологій для обробки великих обсягів даних та інтеграцію цих алгоритмів до сучасних систем кібербезпеки. Загалом, це дослідження робить значний внесок у сферу кіберрозвідки, пропонуючи нові рішення для автоматизації виявлення вразливостей веб-ресурсів, що підвищує безпеку онлайн-систем.
dc.format.pagerangePp. 199-209
dc.identifier.citationProblem formulation and synthesis of statistical algorithms for recognising Web resources and their vulnerabilities by signatures of statistical and fuzzy linguistic features in cyberintelligence complexes / Oleksandr Iliashov, Serhii Sholokhov, Oleksii Khakhliuk, Pavlo Ryzhuk // Information Technology and Security. – 2024. – Vol. 12, Iss. 2 (23). – Pp. 199-209. – Bibliogr.: 6 ref.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2411-1031.2024.12.2.315739
dc.identifier.orcid0000-0002-8099-5057
dc.identifier.orcid0000-0003-2222-8842
dc.identifier.orcid0000-0003-1749-0109
dc.identifier.orcid0009-0008-7465-3502
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/73366
dc.language.isoen
dc.publisherInstitute of Special Communication and Information Protection of National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute”
dc.publisher.placeKyiv
dc.relation.ispartofInformation Technology and Security, Vol. 12, Iss. 2 (23)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectstatistical recognition
dc.subjectvulnerabilities of web resources
dc.subjectminimax rule
dc.subjectautomated recognition
dc.subjectBayesian criterion
dc.subjectcyber intelligence
dc.subjectautomated complexes
dc.subjectстатистичне розпізнавання
dc.subjectуразливості web-ресурсів
dc.subjectмінімаксне правило
dc.subjectбайєсовський критерій
dc.subjectкомп’ютерна розвідка
dc.subjectавтоматизовані комплекси
dc.subject.udc621.618:519
dc.titleProblem formulation and synthesis of statistical algorithms for recognising Web resources and their vulnerabilities by signatures of statistical and fuzzy linguistic features in cyberintelligence complexes
dc.title.alternativeПостановка задачі та синтез статистичних алгоритмів розпізнавання WEB-ресурсів та їх уразливостей по сігнатурах значень статистчиних та нечітких лігвістичних ознак в комплексах кібернетичної розвідки
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
199-209.pdf
Розмір:
514.76 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Information Technology and Security, Vol. 12, Iss. 2 (23)