ҚАЗАҚСТАН РЕСПУБЛИКАСЫНДАҒЫ КИБЕРҚАУІПСІЗДІК ИНЦИДЕНТТЕРІН МАТЕМАТИКАЛЫҚ МОДЕЛЬДЕУ

2026

Closed access Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.53364/24138614_2026_40_1_13
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Бұл мақалада Қазақстан Республикасындағы киберомнциденттердің уақыттық динамикасы зерттеліп, алдыңғы қатарлы цифрлық мемлекеттермен (АҚШ, Сингапур) салыстырмалы талдау жүргізілді. Зерттеудің әдістемелік негізі ретінде уақыттық қатарларды талдаудың эконометрикалық құралдары: толықтырылған Дикки Фуллер тесті (ADF), Йохансен (Johansen) коинтеграциялық тесті және Векторлық авторегрессия (VAR) моделі қолданылды. KZ-CERT деректеріне (2015–2025 жж.) жүргізілген талдау нәтижесінде ботнет желілерінің таралуы стационарлы және тұрақты жоғары деңгейде екені анықталды. Вирустар мен фишингтік шабуылдардың да өсімі байқалды. АҚШ (FBI IC3) және Сингапур (CSA) есептерімен салыстыру барысында Қазақстанда инфрақұрылымдық және техникалық сипаттағы қауіптердің басым екендігі, ал дамыған елдерде әлеуметтік инженерия мен мақсатты шабуылдардың үлесі жоғары екендігі айқындылды. Python программалау тіліндегі (pandas, statsmodels) есептеулер негізінде 2026–2028 жылдарға қысқа мерзімді болжам жасалып, ұлттық киберқауіпсіздік жүйесін жетілдіру бойынша ғылыми негізделген ұсыныстар берілді.