| dc.description.abstract |
У статті здійснено аналіз основних напрямів запровадження та використання технологій штучного інтелекту (ШІ) з метою забезпечення національної безпеки та оборони на тлі повномасштабної збройної агресії рф проти України, ескалації інформаційних та кіберзагроз. Автори, спираючись на вітчизняний та міжнародний досвід, виокремлюють такі ключові напрями застосування ШІ для потреб сектору безпеки та оборони України, як:
• розвідка з відкритих джерел інформації (OSINT), насамперед з чисельних ресурсів мережі «Інтернет», які не вимагають аунтентифікації доступу до їх даних, за результатами якої можливо отримати чутливу для забезпечення безпеки та обороноздатності держави інформацію щодо можливих намірів дій різноманітних деструктивних акторів, а також напрямів та результатів науково-технічного розвитку, воєнно-економічного потенціалу, настроїв у суспільстві, намірів керівництва країн, які є потенційним чи реальним джерелом небезпек і загроз тощо;
• захист критичної інфраструктури, в тому числі інформаційної, за допомогою систем виявлення поведінкових аномалій, автоматичного аналізу та класифікації загроз, вибору стратегії їх стримування та нейтралізації;
• цифрова криміналістика з автоматизованим відновленням цифрових слідів та оцінкою доказів;
• виявлення й нейтралізація деструктивних кіберінформаційних дій та дезінформаційних кампаній ворога, запобігання маніпулюванню суспільною свідомістю, зокрема шляхом поширення недостовірної, неповної або упередженої інформації;
• забезпечення проведення інформаційних, психологічних, кібероперацій завдяки швидкій генерації контекстно-чутливого мультимедіаконтенту та оперативному виявленню вразливостей у кіберінформаційній інфраструктурі об’єктів впливу;
• визначення спроможностей військових підрозділів, моделювання бойових дій та планування операцій, підтримка прийняття рішень у процесі командування та управління за рахунок обробки та аналізу великих масивів оперативних даних;
• забезпечення ефективного застосування кіберфізичних систем поля бою, насамперед ситуативних розвідувально-ударних комплексів, безпілотних (безекіпажних) повітряних, наземних, надводних, підводних комплексів та засобів.
Окреслено основні, на погляд авторів, проблемні питання щодо подальшого запровадження та масштабування ШІ-рішень, враховуючи створення:
– дієвої системи управління процесом впровадження ШІ для потреб сектору безпеки та оборони;
– ефективної системи контролю безпечності використання ШІ-систем та цільового застосування розробок ШІ, особливо в зразках та системах озброєння та військової техніки.
Для їх вирішення запропоновано комплекс із організаційних заходів (державні стандарти, сертифікація інструментів, системна підготовки кадрів, система управління ризиками) та технологічних рішень (багаторівнева верифікація даних, федеративне навчання, резервні контури управління, людино-машинні гібридні моделі, системи прогнозування та виявлення викликів, небезпек, загроз та конфліктів у системах ШІ та взаємодіючих системах).
Отримані результати формують методологічну основу для подальшого запровадження і використання ШІ для потреб сектору безпеки та оборони України. |
uk_UA |
| dc.description.abstracten |
The article substantiates the necessity of systematically introducing artificial-intelligence (AI) technologies into Ukraine’s security and defense sector amid Russia’s armed aggression and the escalation of cyber-threats. Drawing on domestic and international experience, the authors identify five key areas of AI application:
OSINT for monitoring troop movements, detecting sabotage, and forecasting crises;
protection of critical information infrastructure through behavioral analytics and anomaly-detection systems;
digital forensics with automated restoration of digital traces and evidence evaluation;
support to information and psychological operations via rapid generation of context-sensitive multimedia content;
detection and neutralization of adversary disinformation campaigns.
The main barriers to scaling AI solutions are outlined: information overload, scarcity of validated datasets, adversarial attacks, algorithmic opacity, and the ethical-legal constraints of autonomous systems. To overcome these challenges, the authors propose a set of organizational measures (state standards, tool certification, systematic workforce training) and technological measures (multi-level data verification, federated learning, backup control loops, and human-machine hybrid models).
The results provide a methodological foundation for state policy, the design of mission-critical digital platforms, and the enhancement of Ukraine’s national-security legal and regulatory framework. |
uk_UA |