МОДЕЛЮВАННЯ ВПЛИВУ СИСТЕМ ВИЯВЛЕННЯ КІБЕРЗАГРОЗ НА РІВЕНЬ КІБЕРЗБИТКІВ: DID-АНАЛІЗ ТА ПІДХІД ДОСЛІДЖЕННЯ ПОДІЙ - Койбічук, Віталія; Єфіменко, Аліна (Mechanism of an economic regulation, 2025)
Стрімке поширення технологій штучного інтелекту у сфері кібербезпеки супроводжується парадоксальним ефектом: системи AI-based Detection підвищують ефективність виявлення кіберінцидентів, однак не гарантують повного запобігання фінансовим збиткам від кібератак. У зв’язку з цим виникає методологічна проблема коректної інтерпретації динаміки кіберзбитків після впровадження інтелектуальних систем захисту. Метою дослідження є економетричне оцінювання каузального впливу використання систем виявлення кіберзагроз на основі штучного інтелекту на рівень кіберзбитків. Емпіричний аналіз базується на наборі даних, що охоплює кіберінциденти у дев’яти країнах світу (Австралії, Бразілії, Китаю, Франції, Німеччини, Індії, Японії, Великої Британії, Сполучених Штатів Америки) за період 2017–2024 роки. У роботі запропоновано авторський індекс кіберзбитків, сформований на основі інтеграції фінансових втрат від кібератак та кількості постраждалих користувачів. Для підвищення статистичної стабільності розподілів застосовано логарифмування показників і стандартизацію за Z-score. Для оцінювання причинно-наслідкового ефекту використано економетричний підхід Difference-in-Differences, а також його динамічне розширення у вигляді event-study аналізу, що дозволяє дослідити часову траєкторію впливу впровадження систем штучного інтелекту AI-based Detection. Отримані результати свідчать, що використання систем штучного інтелекту має статистично значущий вплив на динаміку кіберзбитків. У короткостроковому періоді після впровадження AI-based Detection спостерігається зростання індексу кіберзбитків, що пояснюється підвищенням рівня виявлення та фіксації кіберінцидентів, які раніше могли залишатися непоміченими. Водночас у середньостроковій перспективі (через 3–4 роки після впровадження) формується стійка тенденція до зниження кіберзбитків, що відображає поступове підвищення ефективності AI-систем, їх адаптацію та інтеграцію у кіберзахисну інфраструктуру. Отримані результати демонструють, що впровадження технологій штучного інтелекту у сфері кібербезпеки змінює не лише рівень захисту, але й сам механізм вимірювання кіберризиків. Запропонований підхід дозволяє більш коректно оцінювати ефективність AI-based систем кіберзахисту та рекомендований для аналізу політик цифрової безпеки та управління кіберризиками.