АНАЛІЗ СПОСОБІВ ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ПОКРАЩЕННЯ МОНІТОРИНГУ ЗАХИЩЕНОЇ ІТ-ІНФРАСТРУКТУРИ

DOI: 10.31673/2786-8362.2025.016252

Анотація

Стаття присвячена питанню аналізу різноманітних
способів застосування штучного інтелекту для покращення моніторингу захищеної ІТінфраструктури. Сучасний світ переживає стрімке технологічне перетворення, де інформаційні
технології відіграють ключову роль у функціонуванні практично всіх аспектів нашого життя. ІТінфраструктура сьогодення стає все більш складною та об’ємною, вимагаючи постійного
моніторингу, щоб вчасно реагувати на можливі збої чи неполадки, які можуть призвести до перерв
у роботі, фінансових втрат та загроз для безпеки даних. Тому ІТ-інфраструктура стає не тільки
критично важливою для підтримки бізнесу та організацій, але й визначає зручність й ефективність
використання та розвиток цифрових послуг у сучасному світі. Забезпечення безперебійності та
оптимального функціонування ІТ-інфраструктури стає завданням надзвичайної важливості для
бізнесу та організацій, а також для суспільства в цілому. У зв’язку з цим, застосування штучного
інтелекту для покращення моніторингу та підтримки ІТ-інфраструктури виявляється потужним
інструментом для передбачення, виявлення та вирішення проблем погіршення ефективності. У
цьому контексті застосування штучного інтелекту набуває великого значення, тому що саме він
може надати швидкі, точні та прогнозовані рішення на основі аналізу величезної кількості даних та
попередніх патернів збоїв.
Ключові слова: вразливості, моніторинг ІТ-інфраструктури, кібербезпека, штучний інтелект

Список використаної літератури
1. Cisco Secure Network Analytics (formerly Stealthwatch) At-a-Glance. URL:
https://www.cisco.com/c/en/us/products/collateral/security/stealthwatch/ secure-network-analyticsaag.html
2. Darktrace DETECT | Autonomous Threat Detection. Darktrace | The Essential AI
Cybersecurity Platform. URL: https://www.darktrace.com/products/detect
3. Vectra AI | Cybersecurity AI That Stops Attacks Others Canât. Vectra AI | Cybersecurity
AI That Stops Attacks Others CanâTMt. URL: https://www.vectra.ai
4. Uraikul V., Chan C. W., Tontiwachwuthikul P. Artificial intelligence for monitoring and
supervisory control of process systems. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2007.
Vol. 20, no. 2. P. 115–131. URL: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2006.07.002
5. Using a multi-agent system and artificial intelligence for monitoring and improving the
cloud performance and security / D. Grzonka et al. Future Generation Computer Systems. 2018. Vol.
86. P. 1106–1117. URL: https://doi.org/10.1016/j.future.2017.05.046
6. US9886955B1 - Artificial intelligence for infrastructure management - Google Patents.
Google Patents. URL: https://patents.google.com/patent/US9886955B1/en
7. Reddy Yeruva A. Monitoring Data Center Site Infrastructure Using AIOPS Architecture.
Eduvest – Journal of Universal Studies. 2023. Vol. 3, no. 1. P. 265–277. URL:
https://doi.org/10.36418/eduvest.v3i1.732
8. Dong W. AIOps Architecture in Data Center Site Infrastructure Monitoring. Computational
Intelligence and Neuroscience. 2022. Vol. 2022. P. 1–12. URL:
https://doi.org/10.1155/2022/1988990
9. McMillan L., Varga L. A review of the use of artificial intelligence methods in infrastructure
systems. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2022. Vol. 116. P. 105472. URL:
https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.105472
10. Катков Ю. І., Березовська Ю. В., Заднепрянець О. Ю. Дослідження способів
застосування штучного інтелекту для моніторингу ІТ-інфраструктури. Актуальні проблеми
кібербезпеки: матеріали Всеукр. науково-практ. конф., м. Київ, 27 жовтня 2023. Київ, 2023.
С. 121–122.
11. Bazzell, M. (2021). Open Source Intelligence Techniques: Resources for Searching and
Analyzing Online Information (9th ed.). IntelTechniques.
12. Rid, T. (2020). Active Measures: The Secret History of Disinformation and Political
Warfare. Farrar, Straus and Giroux.
13. Hulnick A. S. What's wrong with the Intelligence Cycle. Intelligence and National Security.
2006. Vol. 21, no. 6. P. 959–979. URL: https://doi.org/10.1080/02684520601046291
14. Salganik, M. J. (2018). Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. Princeton University
Press.
15. Monroe B. L., Colaresi M. P., Quinn K. M. Fightin' Words: Lexical Feature Selection and
Evaluation for Identifying the Content of Political Conflict. Political Analysis. 2008. Vol. 16, no. 4.
P. 372–403. URL: https://doi.org/10.1093/pan/mpn018
16. NATO. (2022). NATO Open Source Intelligence Handbook. NATO Intelligence Division.
URL: https://www.nato.int
17. Kruschwitz, U., & Hull, R. (2017). Searching the Enterprise. Foundations and Trends® in
Information Retrieval, 11(1), 1–142. URL: https://doi.org/10.1561/1500000050.
18. Lazer, D., Pentland, A. S., Adamic, L., Aral, S., Barabási, A.-L., Brewer, D., ... & Van
Alstyne, M. (2009). Life in the network: The coming age of computational social science. Science,
323(5915), 721–723. URL: https://doi.org/10.1126/science.1167742
19. Europol. (2023). Internet Organised Crime Threat Assessment (IOCTA). URL:
https://www.europol.europa.eu
20. Graphika. (2023). Network Analysis Reports. URL: https://www.graphika.com
21. OSINT Framework. URL: https://osintframework.com/
22. Функціональна стійкість інформаційних мереж при наявності обмеженої апріорної
інформації про надійність / Ю. Березовська та ін. Зв’язок. 2020. № 6(148). С. 42–46.
23. Березовська Ю. Інформаційні системи безперервного використання з часовим
резервуванням. Сучасні досягнення компанії Hewlett Packard Enterprise в галузі IT та нові
можливості їх вивчення і застосування : тези доп. Міжнар. науково-практ. конф., м. Київ, 16
груд. 2020 р. Київ, 2020. С. 6–8.