Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 21.05.01 «Інформаційна безпека держави». – Державний університет телекомунікацій. Київ, 2019.В роботі сформульовано та вирішено актуальне наукове завдання щодо розробки науково-методичного апарату забезпечення кібербезпеки системи інтернет-трейдингу фондового ринку на основі диференціальних рівнянь із запізненням. Мета дисертаційної роботи полягає у підвищенні точності розрахунку функції ризику втрат під час здійснення торгівельних операцій в системі інтернет-трейдингу на фондовому ринку в умовах впливу кібератак. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що в роботі на основі запропонованих аналітичних залежностей інтенсивності кібератак на систему інтернет-трейдингу фондового ринку від часу розроблено та доведено до практичної реалізації методику аналізу ризиків втрат від успішної реалізації кібератак на систему інтернет-трейдингу фондового ринку. Запропонована методика оцінювання ризиків втрат під час забезпечення інформаційної безпеки фондового ринку дозволяє підвищити точність розрахунку функції ризику на 8-10 % в порівнянні з існуючими методиками обчислення зазначеного показника, а також дозволяє визначити рівень захищеності інформаційної системи.^UThe thesis for the degree of candidate of technical sciences, specialty 21.05.01 «Information security of the state». – State University of Telecommunications, Kyiv, 2019.In the work it is formulated and solved the actual scientific research work on the development of a scientific and methodical apparatus for securing the cybersecurity of the stock market internet-trading system on the basis of differential equations with delay.For the first time the analytical dependences of the intensity of cyber attacks on electronic stock markets from time are derived, which are based on systems of differential equations with initial conditions, taking into account system behavior at a certain time interval. The proposed dependencies allow us to build the probability distribution of losses in the course of trading transactions in the system of internet-trading on the stock market under conditions of influence of cyber attacks. A method for estimating loss risks in providing information security of the stock market was developed which is based on the analysis of phase portraits of the dynamics of change in the intensity of cyber attacks which are described by differential equations with delay. This technique allows you to identify the areas of stability of the process of securing the information security of the stock market under the influence of cyber attacks. The methodology for controlling the reflection of a cyber attack on the system of Internet trading in the stock market is improved, which differs from the current ones taking into account the time delay of the reaction of the system of protection to cyber attacks. The results of the research are of an applied nature and can be used to conduct experiments and predict the values of the parameters that characterize cyber attacks that are aimed at the electronic trading platforms of stock markets in order to eliminate them and prevent the information security of modern electronic trading technologies and mutual settlements. The dependencies, which are revealed in the modeling process, are adapted to the conditions of electronic trading and mutual settlements in stock markets and take into account the factors of confrontation to cybernetic attacks that are associated with the delay time. It is shown for the first time that it is possible to construct the dependences of the intensity of cybernetic attacks using linear differential equations with delay directed at information and telecommunication means of information security of the cybernetic space of the stock market. The offered method of estimation of losses risks in the course of providing information security of the stock market allows to increase the accuracy of the calculation of the function of risk by 25 – 30% in comparison with the existing methods of calculation of the indicated indicator, and also allows to determine the level of security of the information system.

Дисертаційна робота присвячена моделюванню поведінки агентів ринку криптовалют. У роботі проаналізовано концепції інформатизації економіки і суспільства, запропоновано використання терміну «криптоекономіка» для позначення галузі, що формується навколо криптовалют, розподілених реєстрів та стійких методів шифрування. Розглянуто основні елементи криптоекономіки, включаючи публічний реєстр, блокчейн, алгоритми консенсусу, розумні контракти, електронні гроші, криптовалюти та нові види залучення коштів. Було визначено ряд питань, що наразі недостатньо досліджені. Одним з таких питань є визначення витрат електроенергії на майнінг криптовалют. Прийняття майнерами економічних рішень щодо вибору обладнання впливає на такі глобальні характеристики мережі, як середня швидкість і вартість транзакцій, хешрейт і пов'язані з цим витрати електроенергії та відповідний вуглецевий слід. Іншим недостатньо дослідженим питанням є вплив інформації з соціальних мереж та суб'єктивних суджень на прийняття рішень економічними агентами про купівлю чи продаж криптовалюти, про доцільність майнінгу за заданих умов, про доцільність інвестування в проєкти. У роботі були поставлені та вирішені такі завдання: проаналізовано концепції інформаційної економіки; виявлено зв'язок цих концепцій з криптоекономікою; досліджено інформаційні джерела, що можуть бути використані для моделювання поведінки агентів ринку криптовалют; розроблено модель енергоспоживання мережею майнерів біткоіна; оцінено екологічний вплив майнінгу на довкілля; встановлено рівень рефлексії. 3 трейдерів та експертів галузі криптовалют за допомогою «гри на відгадування»; виявлено типи поведінки трейдерів криптовалют на основі показників прибутковості їх біржової торгівлі та рівня рефлексії; удосконалено комплекс моделей прогнозування часового ряду ціни біткоіна за рахунок використання фактуальної та концептуальної інформації з соціальних мереж і новин. Ключові слова: моделювання поведінки, криптовалюти, біткоін, майнінг, трейдинг, експериментальна економіка, поведінкові фінанси, споживання електроенергії біткоіном, вуглецевий слід майнінгу, нейронні мережі, обробка природної мови, гра на відгадування, кластеризація.^UThe thesis is focused on the cryptocurrency market agents' behaviour modelling. The concepts of economy and society informatisation are considered in the research. The term “cryptoeconomy” is used for designating the emerging industry related to cryptocurrencies, distributed ledger technology, and strong cryptography. The main components of cryptoeconomy, including the public ledger, blockchain, consensus algorithms, smart contracts, digital money, and cryptocurrencies are considered. Several understudied research questions were identified. One of the questions is the estimation of mining electricity consumption. Miners' equipment selection decisions affect global network characteristics such as average transaction speed and fee, hashrate and associated electricity consumption, and the corresponding carbon footprint. Another insufficiently researched issue is the influence of information from social networks and subjective judgments on the decision-making of economic agents on the buying or selling of cryptocurrency, the expediency of mining under given conditions, the feasibility of investing in projects. The following tasks were solved in the thesis: the concepts of information economy were analyzed; the relationship between these concepts and cryptoeconomy was identified; the information sources that can be used to model the behaviour of cryptocurrency market agents were explored; the model of bitcoin mining electricity consumption was developed; the environmental impact of mining was evaluated; rationality of cryptocurrency experts and traders was studied by the means of “Guessing Game”; based on information obtained from the orders database and traders' answers in the Guessing Game, behavioural patterns were identified; the model of bitcoin time series was improved by taking into the account factual and conceptual internet content. Keywords: behaviour modelling, cryptocurrency, bitcoin, mining, trading, experimental economics, behaviour finance, bitcoin electricity consumption, mining carbon footprint, neural networks, natural language processing, guessing game, clustering.