Аннотация
У роботі запропоновано підхід, що дозволяє здійснювати протидію атакам на криптовалютні біржі та їх клієнтів. Даний підхід формалізований у вигляді синтезу динамічної моделі протистояння фішинговим атакам та моделі персептрона у вигляді найпростішої штучної нейронної мережі. Динаміка протистояння визначається системою диференціальних рівнянь, що визначає зміну станів жертви фішингових атак та зловмисника, який організовує такі атаки. Це дозволяє знайти оптимальні стратегії протистояння сторін у рамках схеми білінійної диференціальної гри з повною інформацією. Рішення гри дозволяє визначити платіжні матриці, що є елементами навчального набору для штучних нейронних мереж. Синтез таких моделей дасть можливість із достатнім ступенем точності знаходити стратегію протистояння фішингу. Це дозволить мінімізувати втрати жертви фішингових атак та сторони захисту, яка забезпечує безпечну систему спілкування із клієнтами криптовалютної біржі. Запропонований нейро-ігровий підхід дозволяє ефективно здійснювати прогноз процесу протистояння фішингу у контексті витрат для сторін, що використовують різні стратегії.