Розроблення методу дослідження кіберзлочинів за типом вірусів-вимагачів з використанням моделей штучного інтелекту в системі менеджменту інформаційної безпеки критичної інфраструктури

Abstract

У цій статті автори зосередили увагу на аналізі можливостей застосування моделей штучного інтелекту для ефективного виявлення та аналізу кіберзлочинів. Розроблено та описано комплексний метод із використанням алгоритмів штучного інтелекту, таких як Випадковий ліс та Ізоляційний ліс, для виявлення програм-вимагачів, які є однією з основних загроз для систем управління інформаційною безпекою (ISMS) у сфері критичної інфраструктури. Результатом дослідження є визначення сумісності таких методів з вимогами ISO 27001:2022, акцентуючи на важливості інтеграції інноваційних технологій ШІ у наявні системи безпеки. Окрім того, в статті аналізуються потенційні переваги такої інтеграції, включно з відповідними вимогами міжнародних фреймворків інформаційної безпеки.

In this article, the authors focused on analyzing the possibilities of using artificial intelligence models for effective detection and analysis of cybercrimes. A comprehensive method using artificial intelligence algorithms, such as Random Forest and Isolation Forest algorithms, is developed and described to detect ransomware, which is one of the main threats to information security management systems (ISMS) in the field of critical infrastructure. The result of the study is the determination of the compatibility of such methods with the requirements of ISO 27001:2022, emphasizing the importance of integrating innovative AI technologies into already existing security systems. In addition, the article analyzes the potential advantages of such integration, including compliance with the requirements of international information security frameworks.