Отримано 09.10.2025, Доопрацьовано 05.01.2026, Прийнято 26.03.2026 Опубліковано 20.04.2026

Метод захисту неструктурованої інформації на сучасних мобільних платформах: моделювання загроз та аналіз ефективності

Євген Бровченко, Валерій Самарай

Метою дослідження було розроблення комплексного підходу до захисту неструктурованої інформації на мобільних платформах шляхом поєднання криптографічних алгоритмів, багатофакторної автентифікації, методів машинного навчання та блокчейн-технологій для створення адаптивної системи безпеки. Методологія дослідження базувалася на теоретичному аналізі наукових джерел і моделюванні архітектури системи захисту неструктурованої інформації, орієнтованої на сучасні мобільні платформи. У роботі розглядалося використання пристроїв із підтримкою Advanced RISC Machine TrustZone та Secure Enclave, що забезпечують апаратну ізоляцію криптографічних операцій. Як базові алгоритми шифрування застосовувалися Advanced Encryption Standard для симетричного захисту даних і Learning With Errors як квантово-стійкий механізм. У межах дослідження була сформована концептуальна багаторівнева модель інтегрованої системи безпеки, що включає чотири взаємодіючі шари: криптографічний, автентифікаційний, аналітичний (поведінкова аналітика та методи машинного навчання) та блокчейн-рівень. Кожен із шарів виконує окрему функцію: шифрування й апаратну ізоляцію операцій, підтвердження достовірності користувача, виявлення аномалій та забезпечення цілісності даних, – і в сукупності вони формують адаптивну систему захисту мобільних платформ. Особливу увагу приділено впровадженню гібридного блокчейну, який поєднує високу швидкодію приватних ланцюгів із незалежною перевіркою транзакцій у публічних блоках. Такий підхід забезпечив баланс між прозорістю, енергоефективністю та стійкістю до модифікацій. Теоретичний аналіз підтвердив, що інтеграція цих компонентів у єдину архітектуру створює умови для формування адаптивної системи безпеки, здатної динамічно реагувати на загрози й забезпечувати високий рівень захисту неструктурованих даних у мобільних середовищах. Запропонований підхід може бути впроваджений у сферах медицини, фінансів, державного управління та інших галузях, де захист неструктурованої інформації є критично важливим

багатофакторна автентифікація; рекурентні нейронні мережі; логістична регресія; адаптивне шифрування; гібридна блокчейн-архітектура
60-71
Brovchenko, E., & Samaraj, V. (2026). Method for protection of unstructured information on modern mobile platforms: Threat modelling and effectiveness analysis. Information Technologies and Computer Engineering, 23(1), 60-71. https://doi.org/10.31649/vitce/1.2026.60

Використані джерела

  1. Abbott, J., & Patil, S. (2020). How mandatory second factor affects the authentication user experience. In Proceedings of the 2020 CHI conference on human factors in computing systems (pp. 1-13). New York: ACM. doi: 10.1145/3313831.3376457.
  2. Abuhamad, M., Abusnaina, A., Nyang, D., & Mohaisen, D. (2020). Sensor-based continuous authentication of smartphones’ users using behavioral biometrics: A contemporary survey. ArXiv. doi: 10.48550/arXiv.2001.08578.
  3. Aburbeian, A.M., & Fernández-Veiga, M. (2024). Secure internet financial transactions: A framework integrating multi-factor authentication and machine learning. AI, 5(1), 177-194. doi: 10.3390/ai5010010.
  4. Acien, A., Morales, A., Vera-Rodriguez, R., & Fierrez, J. (2020). Mobile active authentication based on multiple biometric and behavioral patterns. In T. Bourlai, P. Karampelas & V.M. Patel (Eds.), Securing social identity in mobile platforms: Technologies for security, privacy and identity management (pp. 161-177). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-030-39489-9_9.
  5. Ackerson, J.M., Dave, R., & Seliya, N. (2021). Applications of recurrent neural network for biometric authentication & anomaly detection. Information, 12(7), article number 272. doi: 10.3390/info12070272.
  6. Alenezi, M.N., Alabdulrazzaq, H., Alhatlani, H.M., & Alobaid, F.A. (2024). Performance of AES algorithm variants. International Journal of Information and Computer Security, 23(3), 322-337. doi: 10.1504/IJICS.2024.138494.
  7. Anyam, J., Singh, R.R., Larijani, H., & Philip, A. (2025). Empirical performance analysis of WireGuard vs. OpenVPN in cloud and virtualised environments under simulated network conditions. Computers, 14(8), article number 326. doi: 10.3390/computers14080326.
  8. Arslan, B., Gunduz, S., & Sagiroglu, S. (2016). A review on mobile threats and ML-based detection approaches. In 2016 4th international symposium on digital forensic and security (pp. 7-13). Little Rock: IEEE. doi: 10.1109/ISDFS.2016.7473509.
  9. Asif, R. (2021). Post-quantum cryptosystems for internet-of-things: A survey on lattice-based algorithms. IoT, 2(1), 71-91. doi: 10.3390/iot2010005.
  10. Banoth, R., & Regar, R. (2023). An introduction to classical and modern cryptography. In Classical and modern cryptography for beginners (pp. 1-46). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-32959-3_1.
  11. Bonnie, E. (2025). 110+ of the latest data breach statistics to know for 2026 & beyond. Retrieved from https://secureframe.com/blog/data-breach-statistics.
  12. Brovchenko, E.M., Samarai, V.P., Datsenko, I.P., Pavlenko, V.I., & Sereda, A.V. (2023). Protection of unstructured information on a mobile device. Infocommunication and Computer Technologies, 1(5), 194-200. doi: 10.36994/2788-5518-2023-01-05-21.
  13. Buriro, A., Gupta, S., Yautsiukhin, A., & Crispo, B. (2021). Risk-driven behavioral biometric-based one-shot-cum-continuous user authentication scheme. Journal of Signal Processing Systems, 93(9), 989-1006. doi: 10.1007/s11265-021-01654-2.
  14. Chen, X., Miraz, M.H., Gazi, A.I., Rahaman, A., Habib, M., & Hossain, A.I. (2022). Factors affecting cryptocurrency adoption in digital business transactions: The mediating role of customer satisfaction. Technology in Society, 70, article number 102059. doi: 10.1016/j.techsoc.2022.102059.
  15. Ciaburro, G., & Iannace, G. (2021). Machine learning-based algorithms to knowledge extraction from time series data: A review. Data, 6(6), article umber 55. doi: 10.3390/data6060055.
  16. Ellavarason, E., Guest, R., Deravi, F., Sanchez-Riello, R., & Corsetti, B. (2020). Touch-dynamics based behavioural biometrics on mobile devices – a review from a usability and performance perspective. ACM Computing Surveys, 53(6), article number 120. doi: 10.1145/3394713.
  17. Farissi, A., Pradata, A., & Miraswan, K. (2023). Securing messages using AES algorithm and blockchain technology on mobile devices. Synchronous, 7(2), 1166-1171. doi: 10.33395/sinkron.v8i2.12381.
  18. Ferrag, M.A., Maglaras, L., Derhab, A., & Janicke, H. (2020). Authentication schemes for smart mobile devices: Threat models, countermeasures, and open research issues. Telecommunication Systems, 73(2), 317-348. doi: 10.1007/s11235-019-00612-5.
  19. Google for Developers. (2025). Android Keystore system. Retrieved from https://developer.android.com/privacy-and-security/keystore.
  20. He, Y., Huang, D., Chen, L., Ni, Y., & Ma, X. (2022). A survey on Zero Trust architecture: Challenges and future trends. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022(1), article number 6476274. doi: 10.1155/2022/6476274.
  21. iOS Security: iOS 12.3. (2019). Retrieved from https://css.csail.mit.edu/6.858/2023/readings/ios-security-may19.pdf.
  22. Ismail, S., Nouman, M., Dawoud, D.W., & Reza, H. (2024). Towards a lightweight security framework using blockchain and machine learning. Blockchain: Research and Applications, 5(1), article number 100174. doi: 10.1016/j.bcra.2023.100174.
  23. Jumani, F., & Raza, M. (2025). Machine learning for anomaly detection in blockchain: A critical analysis, empirical validation, and future outlook. Computers, 14(7), article number 247. doi: 10.3390/computers14070247.
  24. Kandula, S.R. (2025). Breaking traditional encryption: Quantum computing risks to web and mobile applications. International Journal of Advanced Research in Engineering and Technology, 16(2), 329-342. doi: 10.34218/IJARET_16_02_020.
  25. Karuppiah, S.P. (2025). Understanding the behaviour of business users in multi-factor authentication adoption. (Master’s thesis, Lappeenranta-Lahti University of Technology LUT, Lappeenranta, Finland).
  26. Khan, S., Krishnamoorthy, P., Goswami, M., Rakhimjionovna, F.M., Mohammed, S.A., & Menaga, D. (2024). Quantum computing and its implications for cybersecurity: A comprehensive review of emerging threats and defenses. Nanotechnology Perceptions, 20(13), 1232-1248. doi: 10.62441/nano-ntp.v20iS13.79.
  27. Kim, G.-Y., Lim, S.-M., & Euom, I.-C. (2022). A study on performance metrics for anomaly detection based on industrial control system operation data. Electronics, 11(8), article number 1213. doi: 10.3390/electronics11081213.
  28. Kokal, S., Vanamala, M., & Dave, R. (2023). Deep learning and machine learning, better together than apart: A review on biometrics mobile authentication. Journal of Cybersecurity and Privacy, 3(2), 227-258. doi: 10.3390/jcp3020013.
  29. Kumar, N. (2025). Latest smartphone usage statistics 2026 (Worldwide). Retrieved from https://www.demandsage.com/smartphone-usage-statistics.
  30. Lim, W.Y.B., Luong, N.C., Hoang, D.T., Jiao, Y., Liang, Y.-C., Yang, Q., Niyato, D., & Miao, C. (2020). Federated learning in mobile edge networks: A comprehensive survey. ArXiv. doi: 10.48550/arXiv.1909.11875.
  31. Liu, Y., He, D., Obaidat, M.S., Kumar, N., Khan, M.K., & Choo, K.-K.R. (2020). Blockchain-based identity management systems: A review. Journal of Network and Computer Applications, 166, article number 102731. doi: 10.1016/j.jnca.2020.102731.
  32. Mahor, V., Pachlasiya, K., Garg, B., Chouhan, M., Telang, S., & Rawat, R. (2021). Mobile operating system (Android) vulnerability analysis using machine learning. In D. Giri, J.K. Mandal, K. Sakurai & D. De (Eds.), Proceedings of international conference on network security and blockchain technology: ICNSBT 2021 (pp. 159-169). Singapore: Springer. doi: 10.1007/978-981-19-3182-6_13.
  33. Malik, G. (2024). Biometric authentication: Risks and advancements in biometric security systems. Journal of Computer Science and Technology Studies, 6(3), 159-180. doi: 10.32996/jcsts.2024.6.3.14.
  34. Martín, G.A., Fernández-Isabel, A., de Diego, I.M., & Beltrán, M. (2021). A survey for user behavior analysis based on machine learning techniques: Current models and applications. Applied Intelligence, 51(8), 6029-6055. doi: 10.1007/s10489-020-02160-x.
  35. Mehwish, Zaheer, M., Azeem, M.H., Afzal, Z., & Karim, H. (2024). Critical evaluation of data privacy and security threats in federated learning: Issues and challenges related to privacy and security in IoT. Spectrum of Engineering Sciences, 2(5), 458-479.
  36. Prokopovych-Tkachenko, D., Bakuta, A., Zverev, V., Kozachenko, I., & Cherkasky, O. (2025). Modeling phishing scenarios in Ukraine cyberspace: An analytical approach using Grafana-board. Electronic Professional Scientific Journal “Cybersecurity: Education, Science, Technique”, 1(29), 331-347. doi: 10.28925/2663-4023.2025.29.881.
  37. Rezk, N.M., Purnaprajna, M., Nordström, T., & Ul-Abdin, Z. (2020). Recurrent neural networks: An embedded computing perspective. IEEE Access, 8, 57967-57996. doi: 10.1109/ACCESS.2020.2982416.
  38. Sarkar, S., Choudhary, G., Shandilya, S.K., Hussain, A., & Kim, H. (2022). Security of Zero Trust networks in cloud computing: A comparative review. Sustainability, 14(18), article number 11213. doi: 10.3390/su141811213.
  39. Seto, H., et al. (2022). Gradient boosting decision tree becomes more reliable than logistic regression in predicting probability for diabetes with big data. Scientific Reports, 12, article number 15889. doi: 10.1038/s41598-022-20149-z.
  40. Shamsuddin, N.S.M., & Pitchay, S.A. (2020). Implementing location-based cryptography on mobile application design to secure data in cloud storage. Journal of Physics: Conference Series, 1551, article number 012008. doi: 10.1088/1742-6596/1551/1/012008.
  41. Shifa, A., Asghar, M.N., Fleury, M., Kanwal, N., Ansari, M.S., Lee, B., Herbst, M., & Qiao, Y. (2020). MULVIS: Multi-level encryption based security system for surveillance videos. IEEE Access, 8, 177131-177155. doi: 10.1109/ACCESS.2020.3024926.
  42. Smith, G. (2025). +95 cyber security breach statistics 2025. Retrieved from https://www.stationx.net/cyber-security-breach-statistics.
  43. Wei, X. (2022). Smart mobile information systems and blockchain privacy protection. Mathematical Problems in Engineering, 2022(1), article number 5126326. doi: 10.1155/2022/5126326.
  44. Woźniak, M., Siłka, J., Wieczorek, M., & Alrashoud, M. (2021). Recurrent neural network model for IoT malware detection. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 17(8), 5583-5594. doi: 10.1109/TII.2020.3021689.
  45. Yadav, A.K. (2021). Significance of elliptic curve cryptography in blockchain IoT with comparative analysis of RSA algorithm. In 2021 international conference on computing, communication, and intelligent systems (pp. 256-262). Greater Noida: IEEE. doi: 10.1109/ICCCIS51004.2021.9397166.
  46. Zimba, A., Phiri, K.O., Mulenga, M., & Mukupa, G. (2025). A systematic literature review of blockchain technology and energy efficiency based on consensus mechanisms, architectural innovations, and sustainable solutions. Discover Analytics, 3(1), article number 14. doi: 10.1007/s44257-025-00041-6.