Kybernetické hrozby a predikce jejich budoucího vývoje
Abstract
Cílem této diplomové práce je predikce vývoje kybernetických incidentů v České
republice v letech 2025 a 2026. K dosažení tohoto cíle jsou využity různé analytické modely podle povahy historických dat, konkrétně modely časových řad ARIMA a regresní analýza.
Práce je rozdělena na teoretickou a analytickou část. Teoretická část se věnuje
klasifikaci kybernetických hrozeb a jejich ekonomickým dopadům. Analytická část
se soustředí na predikci celkového počtu incidentů, jejich klasifikaci dle významnosti a metod útoku (DDoS, phishing, ransomware).
Výstupy práce mohou sloužit jako podklad pro strategii kybernetické ochrany v ČR.
Přestože výsledky mohou ovlivnit nepředvídatelné faktory, poskytují cenné informace pro zlepšení kybernetické bezpečnosti.
The aim of this thesis is to predict the development of cyber incidents in the Czech Republic for the years 2025 and 2026. To achieve this goal, various analytical models are applied based on the nature of historical data, specifically ARIMA time series models and regression analysis. The thesis is divided into a theoretical and an analytical part. The theoretical part focuses on the classification of cyber threats and their economic impacts. The analytical part concentrates on predicting the total number of incidents, their classification by severity, and attack methods (DDoS, phishing, ransomware). The findings of this study can serve as a foundation for cybersecurity strategy in the Czech Republic. While unpredictable factors may influence the results, the study provides valuable insights for enhancing cybersecurity measures.
The aim of this thesis is to predict the development of cyber incidents in the Czech Republic for the years 2025 and 2026. To achieve this goal, various analytical models are applied based on the nature of historical data, specifically ARIMA time series models and regression analysis. The thesis is divided into a theoretical and an analytical part. The theoretical part focuses on the classification of cyber threats and their economic impacts. The analytical part concentrates on predicting the total number of incidents, their classification by severity, and attack methods (DDoS, phishing, ransomware). The findings of this study can serve as a foundation for cybersecurity strategy in the Czech Republic. While unpredictable factors may influence the results, the study provides valuable insights for enhancing cybersecurity measures.
Description
Subject(s)
ekonomické dopady, kybernetická bezpečnost, kybernetická kriminalita, náklady
kybernetických útoků, predikce kybernetických incidentů