ENTERPRISE OSINT ДЛЯ УПРАВЛІННЯ РИЗИКАМИ, МОНІТОРИНГ ЦИФРОВОГО СЛІДУ КОМПАНІЇ ТА СПІВРОБІТНИКІВ
DOI:
https://doi.org/10.32689/maup.it.2026.1.6Ключові слова:
OSINT, enterprise OSINT, кіберрозвідка, цифровий слід, корпоративна безпека, управління ризиками, SIEM, CTIАнотація
Об’єктом дослідження є процеси виявлення, інтерпретації та використання даних з відкритих джерел для управління кіберризиками підприємства в умовах розширення цифрового периметра. Проблема полягає в тому, що традиційні механізми внутрішнього моніторингу не забезпечують раннього виявлення витоків, компрометації облікових записів, тіньових цифрових активів і поведінкових сигналів, пов’язаних із цифровим слідом співробітників. У роботі удосконалено підхід до побудови Enterprise OSINT як безперервного циклу збору, нормалізації, верифікації та кореляції зовнішніх індикаторів із внутрішніми подіями безпеки. Результатом є структурна модель архітектури Enterprise OSINT, векторів загроз і методів їх детектування, а також процедура інтеграції даних OSINT у контур ISO/IEC 27001, SIEM та CTI. Запропоновані результати дозволяють вирішити проблему фрагментарності зовнішнього моніторингу завдяки поєднанню технічних, організаційних та аналітичних компонентів в єдиному контурі ризик-менеджменту. Їх відмінність полягає у фокусі не лише на інфраструктурі компанії, а й на цифровому сліді працівників, партнерських згадках, витоках у Surface, Deep і Dark Web та подальшій перевірці сигналів на хибнопозитивні спрацювання. Отримані результати пояснюються тим, що зовнішні дані розглядаються не як довідкова інформація, а як операційні індикатори ризику, придатні для автоматизованої валідації та пріоритезації. Практичне використання можливе в корпоративних системах інформаційної безпеки, SOC, службах економічної безпеки та підрозділах комплаєнсу за умови наявності політик етичного моніторингу, регламентів реагування, навчання персоналу та процедури повторної перевірки джерел. Додатково підхід орієнтований на зниження репутаційних і фінансових втрат через своєчасне виявлення зовнішніх індикаторів підготовки цільових атак.
Посилання
Chalicheemala, D., & Chalicheemala, D. (2022). What is open-source intelligence and how it can prevent frauds. International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology, 10(9), 1368–1371. https://doi.org/10.22214/ijraset.2022.46268 [in English].
Kilani, H., & Qusef, A. (2021). OSINT techniques integration with risk assessment ISO/IEC 27001. In Proceedings of the 2021 6th International Conference on Information Systems Engineering (pp. 1–6). https://doi.org/10.1145/3460620.3460736 [in English].
Yadav, A., Kumar, A., & Singh, V. (2023). Open-source intelligence: A comprehensive review of the current state, applications and future perspectives in cyber security. Artificial Intelligence Review, 56, Article 1–38. https://doi.org/10.1007/s10462-023-10454-y [in English].
Brunner-Sperdin, A., & Situm, M. (2024). Private social media usage of employees: Implications for corporate risk management to protect corporate reputation. Journal of General Management. Advance online publication. https://doi.org/10.1177/03063070241297372 [in English].
Singh, P., Kumar, M., Sharma, N., & Kumar, P. (2025). Study of cyber threat intelligence, risk management and methods. Journal of Information and Optimization Sciences. Advance online publication. https://doi.org/10.47974/JIOS-1852 [in English].
El Amin, H., Samhat, A. E., Chamoun, M., Oueidat, L., & Feghali, A. (2024). An integrated approach to cyber risk management with cyber threat intelligence framework to secure critical infrastructure. Journal of Cybersecurity and Privacy, 4(2), 357–381. https://doi.org/10.3390/jcp4020018 [in English].
Rajamäki, J., & McMenamin, S. (2024). Utilization and sharing of cyber threat intelligence produced by opensource intelligence. In Proceedings of the 19th International Conference on Cyber Warfare and Security (pp. 341–349). https://doi.org/10.34190/iccws.19.1.2069 [in English].
Samad, M. Y., Ningtiyas, B. K., Fiqih, Rosny, F., & Permatasari, D. A. (2024). Anticipating cyber espionage: Open source intelligence (OSINT) investigation and cyber counterintelligence. Journal of Information Systems and Technology, 2(2). https://doi.org/10.31599/288ab341 [in English].
Pervez, M. H., Ecevit, M. İ., Naqvi, N. Z., Creutzburg, R., & Dag, H. (2023). Towards better cyber security consciousness: The ease and danger of OSINT tools in exposing critical infrastructure vulnerabilities. In Proceedings of the 8th International Conference on Ubiquitous and Future Networks (pp. 1–6). https://doi.org/10.1109/UBMK59864.2023.10286573 [in English].
Szymoniak, S., Foks, K., & Pyrkosz-Dziubczyk, A. (2025). Application of OSINT methods in ensuring cybersecurity. IPSI Transactions on Internet Research. https://doi.org/10.58245/ipsi.tir.2502.05 [in English].
Rheault, E., Nerayo, M., Leonard, J., Kolenbrander, J., Henshaw, C., Boswell, M., & Michaels, A. J. (2024). Use and Abuse of Personal Information, Part I: Design of a Scalable OSINT Collection Engine. Journal of Cybersecurity and Privacy, 4(3), 572–593. https://doi.org/10.3390/jcp4030027 [in English].
Shoaei, F., Pishdar, M., Bag-Mohammadi, M., & Karami, M. (2026). LROO Rug Pull Detector: A Leakage-Resistant Framework Based on On-Chain and OSINT Signals. arXiv preprint arXiv:2603.11324. https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.11324 [in English].
Chen, X., Feng, X., Chen, S., Maitre, M., Rakshit, S., Duvieilh, D., Picone, A., & Tang, N. (2026). CyberThreat-Eval: Can Large Language Models Automate Real-World Threat Research? arXiv preprint arXiv:2603.09452. https://doi.org/10.48550/arXiv.2603.09452 [in English].
Shoaei, F., Pishdar, M., Bag-Mohammadi, M., & Karami, M. (2026). TM-RUGPULL: A Temporally Sound, Multimodal Dataset for Early Detection of RUG Pulls Across the Tokenized Ecosystem. arXiv preprint arXiv:2602.21529. https://doi.org/10.48550/arXiv.2602.21529 [in English].
de Jong, A., Cascavilla, G., & De Pascale, J. (2026). Breadcrumbs in the Digital Forest: Tracing Criminals through Torrent Metadata with OSINT. arXiv preprint arXiv:2601.01492. https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.01492 [in English].
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.






