Registration Number
0826U004194, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
04-09-2026
popup.evolution
o
Title
Predictive analytics utilizing transformer architectures for cybersecurity applications
Author
Anatolii Feher,
popup.head Dmytro V. Lande
popup.opponent Olena V. Kryvoruchko
popup.opponent Oleksandr Laptiev
popup.review Serhii Smirnov
popup.review Dmytro O. Progonov
popup.rada
National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute»
Description
Дисертаційна робота присвячена розробці методів прогнозування кіберзагроз на основі даних із відкритих джерел (OSINT) із використанням механізмів токенізованої уваги та адаптивної пам'яті. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю переходу від реактивного до проактивного підходу в кібербезпеці та складністю прогнозування кіберактивності за умов нестаціонарності, режимних змін, шуму й інформаційних аномалій.
Запропоновано метод Adaptive Contextual Weighted Average (ACWA), який перетворює часовий ряд на дискретні стани та формує словник історичних патернів для прогнозування їх подальшої динаміки. Розроблено теоретичну архітектуру Memory-Augmented Adaptive Attention (MAAA), що інтегрує адаптивну потокову пам'ять із механізмами уваги трансформерів. На основі цих підходів реалізовано архітектуру ChronoTensor, яка забезпечує адаптацію до режимних змін без перенавчання шляхом потокової консолідації пам'яті, підсилення актуальних та поступового затухання застарілих патернів.
Запропоновано підхід до інтерпретації та аудиту прогнозованих значень на основі явного словника патернів, визначення найбільш впливових історичних структур та механізму адаптивного гейтингу. Розроблено також методи семантичного аналізу OSINT-даних і побудови асоціативних та каузальних мереж кібербезпекових сутностей із використанням генеративного штучного інтелекту.
Отримані результати можуть застосовуватися у практиках Cyber Threat Intelligence для прогнозування кіберактивності, підтримки прийняття рішень та оптимізації розподілу ресурсів кіберзахисту. Розроблена архітектура ChronoTensor продемонструвала конкурентну точність на OSINT-даних та можливість інтерпретації й обґрунтування отриманих прогнозів.
Registration Date
2026-07-31
popup.nrat_date
2026-07-31 / 2026-09-22
