Використання штучного інтелекту для виявлення кіберзагроз у малих організаціях

Abstract

Резюме. Малі підприємства становлять значну частку бізнесів в Україні, але більшість з них не мають спеціалістів з кібербезпеки та користуються застарілим програмним забезпеченням. Це підвищує ризик кібератак. За даними IBM X Force Threat Intelligence Index значна частина атак у світі здійснюються на малий та середній бізнес (IBM, 2024). Найпоширеніші загрози: фішинг, ransomware, атаки через соціальну інженерію, шкідливе програмне забезпечення та атаки на віддалений доступ. Навіть малі підприємства, які зберігають важливі дані на локальних серверах чи в хмарних сховищах без належного захисту, часто зазнають суттєвих фінансових збитків. Традиційні методи захисту, такі як фаєрволи або антивіруси, не забезпечують постійний моніторинг та реагують лише на відомі загрози. Для малих організацій часто економічно не вигідно утримувати фахівця з кібербезпеки. Через це виникає потреба в таких технологіях, які автоматично аналізують підозрілу активність та повідомляють про потенційну загрозу в реальному часі. Метою є продемонструвати, як штучний інтелект (ШІ, AI) може підвищити рівень безпеки в малих організаціях та зробити це ефективно та економічно доступно. Штучний інтелект у сфері кібербезпеки дозволяє автоматично виявляти, аналізувати та нейтралізувати загрози, зменшуючи залежність від людського фактора (NIST, 2023). Впровадження ШІ-рішень дозволить зменшити середній час виявлення загроз, що підвищить швидкість реагування навіть без участі спеціалістів з кібербезпеки. Для малих компаній це єдиний реальний спосіб отримати ефективний захист без значних фінансових витрат. Наукова новизна полягає у використанні легких та пояснюваних моделей ШІ (Explainable Lightweight AI), які здатні працювати на стандартних робочих станціях і ефективно виявляти невідомі атаки за допомогою поведінкового аналізу та постійного самонавчання (Rahmati, 2025; Salem et al., 2024). На відміну від класичних систем захисту, які реагують лише на відомі загрози, такі моделі здатні передбачати потенційні атаки та адаптуватися до нових сценаріїв. Сучасні підходи дозволяють впроваджувати ШІ-модулі в наявну ІТ-інфраструктуру без значних змін у бізнес-процесах (NIST, 2023; Kulothungan, 2025). Є три основні напрями використання ШІ для малих організацій. Перший – аномалійний аналіз, він дозволяє виявляти нетипову поведінку користувачів і процесів у мережі, що може свідчити про несанкціонований доступ або внутрішні загрози (Rahmati, 2025). Другий – обробка природної мови (NLP), що автоматично розпізнає фішингові листи, попереджаючи про потенційну шкоду (Salem et al., 2024). Третій – генеративні моделі (Generative AI), які прогнозують потенційні сценарії атак, імітуючи поведінку зловмисників, що дозволяє проактивно реагувати (AegisShield, 2025).