Матричная модель определения уровня кибервиктимности

Цель. Целью исследования является построение матричной модели определения уровня кибервиктимности.

Метод. Представлена задача количественной оценки степени кибервиктимности на основе результатов прохождения теста Кеттела. Приведен алгоритм перевода математической модели определения степени склонности к подверженности киберпреступлению в матричную форму.

Результат. Введено понятие комплексного критерия кибервиктимности. Разработана математическая модель выявления общего уровня склонности к кибервиктимности и представления результатов моделирования как в числовом, так и в качественном виде. Проведено тестовое моделирование, позволяющее проверить адекватность построенных моделей на разных видах исходных данных.

Вывод. Подтверждена корректность матричной модели путем совпадения полученных результатов с результатами моделирования, проведенного по исходной модели. Описаны возможности программного продукта, разработанного на базе рассмотренных моделей. Предложены области применения программного продукта и пути его модернизации.

1. Состояние преступности в России за январь-июнь 2025 года. М.: ФКУ «ГИАЦ» МВД РФ. URL: https://media.mvd.ru/files/application/13467874 (дата обращения: 05.08.2025).

2. Попкова А.А., Парфенов К.В, Алборов А.Р. Угрозы информационной безопасности в государственном секторе России // Известия вузов. Социология. Экономика. Политика. 2024. № 4. С. 77-93. URL: http://www.sep-tyuiu.ru/ru/journal-item/80 (дата обращения: 05.08.2025).

3. Нурмаммедов А. Я., Дурдыев С. А., Хыдыров М. Г. Растущие угрозы кибератак на критическую инфраструктуру: вызовы и инновации // Вестник науки. 2024. № 5 (74). С. 1485-1487. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rastuschie-ugrozy-kiberatak-na-kriticheskuyu-infrastrukturu-vyzovyi-innovatsii (дата обращения: 05.08.2025).

4. Янгаева М.О. Социальная инженерия как способ совершения киберпреступлений // Вестник Сибирского юридического института МВД России. 2021. № 1 (42). С. 133-138. URL: https://sciup.org/socialnaja-inzhenerija-kak-sposob-sovershenija-kiberprestuplenij-140256700 (дата обращения: 05.08.2025).

5. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Главные_тенденции_в_защите_информации (дата обращения: 05.08.2025). Информационная безопасность (тренды).

6. URL: https://press.psu.ru/index.php/philsoc/article/view/9671 (дата обращения: 05.08.2025). Игнатова Е.С. Манипуляция эмоциональной безопасностью кибермошенниками с применением технологий социальной инженерии: case-study // Вестник Пермского университета. Философия. Психология. Социология. 2024. № 3. С. 374-390.

7. URL:https://gpa.cfuv.ru/attachments/article/4051/Выпуск%2064%20часть%204,%202019%20год.pdf (дата обращения: 05.08.2025). Братусин А.Р., Власенко Е.Е. О характерных индивидуально-типологических особенностях и поведенческих паттернах личности типичных жертв финансового мошенничества // Проблемы современного педагогического образования. Сборник научных трудов / Ялта: РИО ГПА, 2019. Вып. 64. Ч. 4. С. 292-294.

8. Карпасюк И.В., Карпасюк А.И. Мошенничество в ИБ-сфере и психология жертвы: особенности и взаимосвязи // Защита информации. Инсайд. 2022. № 3(105). С. 41-49. URL: http://www.insidezi.ru/pages/3_2022/41.html (дата обращения: 05.08.2025).

9. Жмуров Д.В. Личностная и корпоративная кибервиктимность // Виктимология. 2025. Т.12. № 2. С. 202-210. URL: https://www.victimolog.ru/index.php/victimo/article/view/692 (дата обращения: 05.08.2025).

10. URL: https://psyjournals.ru/journals/psylaw/archive/2023_n1/7 (дата обращения: 05.08.2025). Вихман А.А. Личностные предикторы кибервиктимности и кибербуллинга в юношеском возрасте // Психология и право. 2023. Т. 13. № 1. С. 94–106.

11. https://cyberleninka.ru/article/n/kiberviktimnost-kak-novaya-kategoriya-viktimologii-postmoderna (дата обращения: 05.08.2025). Жмуров Д.В. Кибервиктимность как новая категория виктимологии постмодерна // Азиатско-Тихоокеанский регион: экономика, политика, право. 2021. №. 2. С. 113–122.

12. Griffith C., Tetzlaff-Bemiller M., Hunter L. Understanding the cyber-victimization of young people: A test of routine activities theory. Telematics and Informatics Reports. 2023;9. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2772503023000026 (дата обращения: 05.08.2025).

13. Aparisi D., Delgado B., Bo R.M. Explanatory model of cyberbullying, cybervictimization, aggressiveness, social anxiety, and adaptation to university: a structural equation analysis // J. Comput. Educ. 2025. Vol 12. Pp. 217-238. https://link.springer.com/article/10.1007/s40692-023-00308-5 (дата обращения: 05.08.2025).

14. URL: https://psyjournals.ru/journals/psylaw/archive/2015_n4/Safuanov_Dokuchaeva (дата обращения: 05.08.2025). Сафуанов Ф.С., Докучаева Н.В. Особенности личности жертв противоправных посягательств в Интернете // Психология и право. 2015. Т. 5. № 4. С. 80-93.

15. URL: https://psyjournals.ru/journals/psylaw/archive/2022_n2/Vlasova_Buslaeva (дата обращения: 05.08.2025). Власова Н.В., Буслаева Е.Л. Психологические особенности лиц, склонных к кибервиктимному поведению // Психология и право. 2022. Т. 12. № 2. С. 194-206.

16. Карпасюк И.В., Карпасюк А.И. Математическая модель определения степени склонности к подверженности киберпреступлению // Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2025. Т.52. №1. С.87-96. URL: https://vestnik.dgtu.ru/jour/article/view/1702 (дата обращения: 05.08.2025).

17. Истратова О.Н., Эксакусто Т. В. Психодиагностика: коллекция лучших тестов. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2006. – 375 с.

18. Капустина А.Н. Многофакторная личностная методика Р. Кеттелла. – СПб.: Речь, 2007. – 104 с.

19. Сидоренко Е.В. Методы математической обработки в психологии. – СПб: Речь, 2010. – 350 с.

20. https://astu.org/Uploads/files/izdatelstvo/Наука%20и%20практика%202023%20%20Техн%20науки(1).pdf (дата обращения: 05.08.2025) Карпасюк И.В. Оценка применимости методов математической статистики для определения уровня выраженности черт характера в задаче выявления склонности к кибервиктимности // Наука и практика – 2023. Всероссийская междисциплинарная научная конференция, Астрахань, 13-17 ноября 2023 г. [Электронный ресурс]: материалы / Астрахан. гос. техн. ун-т. –Астрахань: Изд-во АГТУ, 2024. С. 427-429.

21. Карпасюк И.В., Карпасюк А.И., Давидюк Н.В., Чертина Е.В. Формализация процедуры выявления личностных характеристик потенциальной жертвы кибермошенничества // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. 2024. № 2. С. 77-84. URL: https://vestnik.astu.org/ru/nauka/article/82549/view (дата обращения: 05.08.2025).

22. Штойер Р. Многокритериальная оптимизация. – М.: Радио и связь, 1992. – 504 с.

23. Черноруцкий И.Г. Методы оптимизации и принятия решений. – СПб.: Лань, 2001. – 384 с.

24. Тест Кеттелла, 16PF. URL: https://psytests.org/multi/cat16pfA.html (дата обращения: 05.08.2025).

25. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2024614787 Российская Федерация. Анализатор уровня кибервиктимности: N 2024612910: заявл. 15.02.24; опубл. 28.02.24 / А.И. Карпасюк, Н.В. Давидюк; заявитель и правообладатель Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Астраханский государственный технический университет» ФГБОУ ВО «АГТУ» – 1 с.