Abstract
Дана стаття присвячена питанню прогнозування інформаційних трендів кібератак за допомогою побудови авторегресійних моделей. Розрахунки проводилися на основі даних Google Trends для соціальної інженерії, DoS-атак та атак на паролі користувачів за період з 28.01.2018 по 22.01.2023. Проведений тест Харке-Бера та аналіз гістограм розподілу встановили необхідність логарифмування даних соціальної інженерії та атак на паролі користувачів. Розширений тест Дики-Фулера підтвердив стаціонарність рядів соціальної інженерії та DoS-атак. Декомпозиція трендів виявила наявність сезонної компоненти для соціальної інженерії та атак на паролі користувачів. В результаті для DoS-атак побудовано ARMA-модель, для інших рядів – SARIMA із сезонною та авторегресійною компонентами. Тести верифікації залишків та прогнозів виявили задовільною модель для DoS-атак, соціальної інженерії – високого рівня, хоча із наявною автокореляцією залишків для сезонного лагу, для атак на паролів користувачів – високого рівня, але із наявною гетероскедастичністю залишків.
Publisher
Publishing House Helvetica (Publications)