Аналіз тематичних зв’язків у багатомовному графі знань кібербезпеки - Павлишенко, Б. М.; Стасюк, М. І. (Scientific Bulletin of UNFU, 2026)
Розширено методику аналізу кібербезпекових текстових корпусів шляхом формалізації міжтематичних залежностей як окремого структурного рівня над двомовним графом знань, що дає змогу перейти від аналізу окремих сутностей до мережевого трактування тематичних взаємодій. На основі 200 україномовних та 200 англомовних документів сформовано двомовний граф знань, виконано семантичну кластеризацію сутностей і побудовано асоціативні правила за заданими пороговими значеннями support, confidence та lift. Отримані правила відображено на рівень тематичних кластерів для побудови орієнтованого зваженого графа тематичних зв’язків, де вагою ребра виступає lift. Показано, що збереження орієнтованості графа є важливим, оскільки ігнорування напряму призводить до втрати інформації про конфігурацію тематичних потоків. Унаслідок цього орієнтований зважений граф забезпечує відображення міжтематичних впливів. Запропоновано інтегрований показник важливості ITS, який поєднує центральність за посередництвом, власну векторну центральність та максимальне значення lift для кожного кластера, проведено аналіз його чутливості за різних конфігурацій вагових коефіцієнтів. Встановлено стабільність ранжування домінантних кластерів за всіх протестованих параметрів, що свідчить про узгодженість топологічних і статистичних характеристик. Зокрема, кластери, пов’язані зі захистом маршрутизаторів, шкідливим програмним забезпеченням та офісним програмним забезпеченням, одночасно виконують роль структурних "містків" і беруть участь у найсильніших асоціативних залежностях. Окрім цього, використання двох мов дозволило сформувати дещо щільнішу та ієрархічно організовану структуру графа тематичних зв’язків порівняно з україномовною моделлю, навіть попри те, що англомовна підмножина окремо не генерувала достатньо сильних правил. Отже, інтеграція україномовного та англомовного корпусів у процес побудови графа дозволила підсилити приховані міжкластерні залежності, що не досягали порогових значень у межах одномовного корпусу та дала змогу виявити структурний центр графа. Переваги результатів дослідження полягають у формалізації моделі міжкластерних залежностей і розробленні кількісного механізму ранжування, що можна використати для аналітичної інтерпретації та виявлення структурно домінантних тематичних напрямів у сфері кібербезпеки. Подальші етапи дослідження передбачають масштабування корпусу, аналіз динаміки тематичних потоків у часі та перевірку стійкості інтегрованого показника важливості на великих мережах.