Отримано 21.12.2025, Доопрацьовано 01.05.2026, Прийнято 25.06.2026 Опубліковано 03.08.2026

Нечітка модель оцінювання поведінкового компоненту цифрової безпеки населення різних соціально-демографічних груп

Володимир Поліщук*, Василь Сегляник

volodymyr.polishchuk@tuke.sk



Актуальність дослідження зумовлена зростанням кіберзагроз у цифровому середовищі та необхідністю розроблення методів оцінювання поведінкового компоненту цифрової безпеки з урахуванням відмінностей у цифровій грамотності й досвіді використання технологій різними соціально-демографічними групами. Метою дослідження було обґрунтування підходу до оцінювання рівня безпечної поведінки користувачів у цифровому середовищі з урахуванням соціально-демографічних відмінностей населення. Для досягнення поставленої мети використано методи інтелектуального аналізу знань, теорію нечітких множин, багатовимірні функції належності та методи соціологічного аналізу даних. Було розроблено інформаційну модель оцінювання поведінкового компоненту цифрової безпеки населення, яка ґрунтується на системі критеріїв безпечної взаємодії користувачів із цифровим середовищем. Сформовано групи показників, що відображають рівень обізнаності громадян щодо кіберзагроз, практики використання засобів захисту персональних даних та поведінкові особливості під час взаємодії з цифровими ресурсами. Запропоновано нечіткий підхід визначення інтегрального рівня цифрової безпеки на основі багатовимірних функцій належності, який дозволяє інтегрувати кількісні та якісні показники оцінювання та отримувати числові й лінгвістичні оцінки рівня безпечної поведінки користувачів. Проведено верифікацію моделі на основі даних анкетного опитування 315 респондентів різних соціально-демографічних груп населення. Практична цінність одержаних результатів полягає у можливості інтеграції розробленої моделі в системи підтримки прийняття рішень, призначені для моніторингу рівня цифрової безпеки населення, сегментації соціально-демографічних груп за рівнем кіберризику та обґрунтування адресних управлінських, освітніх і профілактичних заходів щодо підвищення цифрової грамотності та безпечної поведінки користувачів

кіберзагрози; безпечна цифрова поведінка; нечітка логіка; цифрова грамотність; багатокритеріальне оцінювання; функції належності; підтримка прийняття рішень
78-89
Polishchuk, V., & Sehlianyk, V. (2026). A fuzzy model for assessing the behavioral component of digital security among different socio-demographic population groups. Information Technologies and Computer Engineering, 23(2), 78-89. https://doi.org/10.31649/vitce/2.2026.78

Використані джерела

  1. Alanazi, M., Freeman, M., & Tootell, H. (2022). Exploring the factors that influence the cybersecurity behaviors of young adults. Computers in Human Behavior, 136, article number 107376. doi: 10.1016/j.chb.2022.107376.
  2. Almansoori, A., Al-Emran, M., & Shaalan, K. (2023). Exploring the frontiers of cybersecurity behavior: A systematic review of studies and theories. Applied Sciences, 13(9), article number 5700. doi: 10.3390/app13095700.
  3. Argyridou, E., Nifakos, S., Laoudias, C., Panda, S., Panaousis, E., Chandramouli, K., Navarro-Llobet, D., Mora Zamorano, J., Papachristou, C., & Bonacina, S. (2023). Cyber hygiene methodology for raising cybersecurity and data privacy awareness in health care organizations: Concept study. Journal of Medical Internet Research, 25, article number e41294. doi: 10.2196/41294.
  4. Bender, S., Horn, S., Loewenstein, G., & Roberts, O. (2024). Phishing feedback: Just-in-time intervention improves online security. Behavioural Public Policy, 1-13. doi: 10.1017/bpp.2024.19.
  5. Bognár, L. (2025). Predicting cybersecurity incidents via self-reported behavioral and psychological indicators: A stratified logistic regression approach. Journal of Cybersecurity and Privacy, 5(3), article number 67. doi: 10.3390/jcp5030067.
  6. Bognár, L., & Bottyán, L. (2024). Evaluating online security behavior: Development and validation of a personal cybersecurity awareness scale for university students. Education Sciences, 14(6), article number 588. doi: 10.3390/educsci14060588.
  7. Branley-Bell, D., Coventry, L., Dixon, M., Joinson, A., & Briggs, P. (2022). Exploring age and gender differences in ICT cybersecurity behaviour. Human Behavior and Emerging Technologies, 2022, article number 2693080. doi: 10.1155/2022/2693080.
  8. Chaudhary, S., Gkioulos, V., & Katsikas, S. (2023). A quest for research and knowledge gaps in cybersecurity awareness for small- and medium-sized enterprises. Computer Science Review, 50, article number 100592. doi: 10.1016/j.cosrev.2023.100592.
  9. Desolda, G., Ferro, L.S., Marrella, A., Catarci, T., & Costabile, M.F. (2021). Human factors in phishing attacks: A systematic literature review. ACM Computing Surveys, 54(8), article number 173. doi: 10.1145/3469886.
  10. European Commission. (2021). Ethics and Data Protection. Retrieved from https://ec.europa.eu/info/funding-tenders/opportunities/docs/2021-2027/horizon/guidance/ethics-and-data-protection_he_en.pdf.
  11. Hanus, B., Windsor, J.C., & Wu, Y. (2018). Definition and multidimensionality of security awareness: Close encounters of the second order. ACM SIGMIS Database: The DATABASE for Advances in Information Systems, 49(1), 103-133. doi: 10.1145/3210530.3210538.
  12. Hasegawa, K., O’Brien, N., Prendergast, M., Bompani, N., Peiris, D., & Darzi, A. (2024). Cybersecurity interventions in health care organizations in low- and middle-income countries: Scoping review. Journal of Medical Internet Research, 26, article number e47311. doi: 10.2196/47311.
  13. Hong, Y., & Furnell, S. (2021). Understanding cybersecurity behavioral habits: Insights from situational support. Journal of Information Security and Applications, 57, article number 102710. doi: 10.1016/j.jisa.2020.102710.
  14. Karayel, T., Aktaş, B., & Akbıyık, A. (2025). Human factors in remote work: Examining cyber hygiene practices. Information & Computer Security, 33(1), 96-116. doi: 10.1108/ICS-11-2023-0215.
  15. Kennison, S.M., & Chan-Tin, E. (2020). Taking risks with cybersecurity: Using knowledge and personal characteristics to predict self-reported cybersecurity behaviors. Frontiers in Psychology, 11, article number 546546. doi: 10.3389/fpsyg.2020.546546.
  16. Khadka, K., & Ullah, A.B. (2025). Human factors in cybersecurity: An interdisciplinary review and framework proposal. International Journal of Information Security, 24, article number 119. doi: 10.1007/s10207-025-01032-0.
  17. Khan, N.F., Ikram, N., & Saeed, S. (2022). The cybersecurity behavioral research: A tertiary study. Computers & Security, 120, article number 102826. doi: 10.1016/j.cose.2022.102826.
  18. Kovalchuk, D. (2025). Utilising large language models for automated real-time cyber threat analysis. Bulletin of Cherkasy State Technological University, 30(1), 48-58. doi: 10.62660/bcstu/1.2025.48.
  19. Lee, C.S., & Kim, D. (2023). Pathways to cybersecurity awareness and protection behaviors in South Korea. Journal of Computer Information Systems, 63(1), 94-106. doi: 10.1080/08874417.2022.2031347.
  20. Mayer, P., Zou, Y., Lowens, B.M., Dyer, H.A., Le, K., Schaub, F., & Aviv, A.J. (2023). Awareness, intention, (in)action: Individuals’ reactions to data breaches. ACM Transactions on Computer-Human Interaction, 30(5), article number 77. doi: 10.1145/3589958.
  21. Morrison, B., Coventry, L., & Briggs, P. (2021). How do older adults feel about engaging with cyber-security? Human Behavior and Emerging Technologies, 3(5), 1033-1049. doi: 10.1002/hbe2.291.
  22. Morrow, E. (2024). Scamming higher ed: An analysis of phishing content and trends. Computers in Human Behavior, 158, article number 108274. doi: 10.1016/j.chb.2024.108274.
  23. Nguyen, B.H., & Le, H.N.Q. (2024). Investigation on information security awareness based on KAB model: The moderating role of age and education level. Information & Computer Security, 32(5), 598-612. doi: 10.1108/ICS-09-2023-0152.
  24. Polishchuk, V., & Sehlianyk, V. (2026). Dataset of 315 respondents on digital security behavior across socio-demographic groups [Data set]. Zenodo. doi: 10.5281/zenodo.18953401.
  25. Prümmer, J., van Steen, T., & van den Berg, B. (2024). A systematic review of current cybersecurity training methods. Computers & Security, 136, article number 103585. doi: 10.1016/j.cose.2023.103585.
  26. Rohan, R., Pal, D., Hautamäki, J., Funilkul, S., Chutimaskul, W., & Thapliyal, H. (2023). A systematic literature review of cybersecurity scales assessing information security awareness. Heliyon, 9(3), article number e14234. doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e14234.
  27. Skare, M., Gavurova, B., & Polishchuk, V. (2026). Information-analytical system for evaluating artificial intelligence readiness and adoption in enterprises: A policy framework. International Entrepreneurship and Management Journal, 22, article number 52. doi: 10.1007/s11365-026-01187-9.
  28. Šolić, K., Velki, T., Fosić, I., & Vuković, M. (2024). Study on information security awareness using the behavioral-cognitive internet security questionnaire. Acta Polytechnica Hungarica, 21(4), 49-68. doi: 10.12700/APH.21.4.2024.4.3.
  29. van Steen, T., & Deeleman, J.R.A. (2021). Successful gamification of cybersecurity training. Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking, 24(9), 593-598. doi: 10.1089/cyber.2020.0526.
  30. Zwilling, M., Klien, G., Lesjak, D., Wiechetek, Ł., Cetin, F., & Basim, H.N. (2022). Cyber security awareness, knowledge and behavior: A comparative study. Journal of Computer Information Systems, 62(1), 82-97. doi: 10.1080/08874417.2020.1712269.