ОНТОЛОГІЧНА ЕКСПЕРТНА СИСТЕМА ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ВРАЗЛИВИХ КОМПОНЕНТІВ У СИСТЕМАХ БЕЗПЕКИ ОБ’ЄКТІВ КРИТИЧОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ

DOI: 10.31673/2412-4338.2026.019017

Анотація

У статті представлено онтологічну експертну систему, призначену для автоматизованого виявлення вразливих компонентів у системах безпеки об’єктів критичної інфраструктури. Рішення побудовано на основі використання онтологій як формального засобу подання знань, що дозволяє семантично описувати структуру системи, типи загроз, можливі вектори атак, наслідки компрометації та відповідні контрзаходи. На відміну від традиційних методів аналізу, що зазвичай використовують фіксовані правила або ручну інтерпретацію ризиків, онтологічна модель забезпечує логічне виведення нових знань на основі взаємозв’язків між об’єктами, враховуючи як структурні, так і контекстуальні залежності.

Актуальність дослідження зумовлена складністю сучасних інфраструктурних систем і обмеженнями існуючих методів оцінювання, які не завжди дозволяють масштабувати модель, враховувати специфіку конкретного об’єкта або пояснювати отримані результати. Архітектура системи включає п’ять основних модулів: онтологічну базу знань (у форматі OWL), модуль логічного виведення на основі правил SWRL, інтерфейс користувача для введення даних і візуалізації результатів, базу даних вразливостей і загроз (зокрема CVE, STRIDE), а також модуль оновлення знань.

У межах кейс-стаді досліджено змодельований об’єкт енергетичної інфраструктури, що дозволило перевірити здатність системи виявляти складні ланцюги вразливостей з високою точністю. Було проаналізовано компоненти системи, виявлено програмне забезпечення з відомими вразливостями, ідентифіковано ризики та запропоновано рекомендації щодо їх усунення. Проведене тестування продемонструвало переваги онтологічного підходу порівняно з традиційним аналізом за такими критеріями, як точність, швидкість і пояснюваність результатів. Отримані результати підтверджують практичну цінність розробленої системи для підвищення стійкості об’єктів критичної інфраструктури до кібератак та обґрунтовують доцільність подальших досліджень у напрямі інтеграції з системами моніторингу та розширення онтологічної моделі.

Ключові слова: онтологія, експертна система, вразливості, критична інфраструктура, логічне виведення, кібербезпека.

Список використаної літератури

1. Barabash, O., Sobchuk, V., Musienko, A. et al. System analysis and method of ensuring functional sustainability of the information system of a critical infrastructure object. System Analysis and Artificial Intelligence. 2023. P. 177-192. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-031-37450-0_11 
2. Батюк, О., & Данилівський, Л. (2025). Забезпечення безпеки об’єктів критичної інфраструктури як складова національної безпеки: вітчизняний та міжнародний досвід. Society and Security, (6(6), 83–89. URL: https://doi.org/10.26642/sas-2024-6(6)-83-89 
3. Lehto, M. Cyber-attacks against critical infrastructure. Cyber security: Critical infrastructure protection. 2022. P. 3-42. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-91293-2_1 
4. Vesić, S., Bjelajac, M. Cyber security of a critical infrastructure. Pravo-teorija i praksa. 2023. Vol. 40(2) P. 77-88. URL: https://www.ceeol.com/search/article-detail?id=1166617 
5. Zahedi, F. M., Chen, Y., Zhao, H. Ontology-based intelligent interface personalization for protection against phishing attacks. Information Systems Research. 2024. Vol. 35(3). P. 1463-1478. URL: https://doi.org/10.1287/isre.2021.0065 
6. Martins, B. F., Serrano Gil, L. J., Reyes Roman, J. F. et al. A framework for conceptual characterization of ontologies and its application in the cybersecurity domain. Software and Systems Modeling. 2022. Vol. 21(4). P. 1437-1464. URL: https://doi.org/10.1007/s10270-022-01013-0 
7. Gorda, M., Levshun, D. Formalizing Knowledge on Vulnerabilities and Threats: An Ontological Approach Based on the FSTEC VDB. International Conference on Intelligent Information Technologies for Industry, November, 2025. P. 53-64. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-032-13615-2_6 
8. Kordi, M., Maunero, N. Ontology-driven Threat Modeling Analysis of CPSs. CSR: 2025 IEEE International Conference on Cyber Security and Resilience, August, 2025. P. 600-605. URL: https://doi.org/10.1109/CSR64739.2025.11129998 
9. Gavric, N., Shalaginov, A., Andrushevich, A., Rumsch, A., Paice, A. Enhancing Security in International Data Spaces: A STRIDE Framework Approach. Technologies. 2024. Vol. 13(1). P. 8. URL: https://doi.org/10.3390/technologies13010008 
10. Adach, M., Bucaioni, A., Ciccozzi, F. A Hybrid Ontology for Identifying Safety Hazards and Security Threats. ICSRS: 2024 8th International Conference on System Reliability and Safety, November, 2024. P. 667-676. URL: https://doi.org/10.1109/ICSRS63046.2024.10927510 
11. Lupovici, A. Ontological security, cyber technology, and states’ responses. European Journal of International Relations. 2023. Vol. 29(1). P. 153-178. URL: https://doi.org/10.1177/1354066122113095 
12. Babayeva, G., Maennel, K., Maennel, O. M. Building an ontology for cyber defence exercises. EUROS&PW: 2022 IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops, June, 2022. P. 423-432. URL: https://doi.org/10.1109/EuroSPW55150.2022.00050 
13. Ayo, F. E., Awotunde, J. B., Ogundele, L. A., et al. Ontology-based layered rule-based network intrusion detection system for cybercrimes detection. Knowledge and Information Systems. 2024. Vol. 66(6). P. 3355-3392. URL: https://doi.org/10.1007/s10115-024-02068-9 
14. Sinha, P. K., Gajbe, S. B., Debnath, S., et al. A review of data mining ontologies. Data Technologies and Applications. 2022. Vol. 56(2). P. 172-204. URL: https://doi.org/10.1108/DTA-04-2021-0106 
15. Yang, S., Farag, M. M. G. Ontologies. Digital Library Technologies: Complex Objects, Annotation, Ontologies, Classification, Extraction, and Security, 2022. P. 63-88. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-031-02285-2_3