Журнал Материалы МСНК "Студенческий научный форум 2026" Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом "Академия Естествознания" ART-983 ОБЗОР МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИЙ В КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ. ПРОЦЕСС УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ Романюк Максим Владимирович maksim.romaniuk1994@mail.ru Мозговенко Андрей Андреевич ya@amozgovenko.ru Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования (ФГБОУ ВО) «Мелитопольский государственный университет» 28 01 2026 19 91 92 This is an open-access article distributed under the terms of the CC BY 4.0 license. https://publish2020.scienceforum.ru/ru/article/view?id=983

1. Kotenko I., Vitkova L., Saenko I., Tushkanova O., Branitskiy A. The intelligent system for detection and counteraction of malicious and inappropriate information on the Internet // AI Communication. 2020. Vol. 33. № 1. P. 13-25. DOI: 10.3233/aic-200647.

2. Vitkova L., Kotenko I., Kolomeets M., Tushkanova O., Chechulin A. Hybrid Approach for Bots Detection in Social Networks Based on Topological, Textual and Statistical Features // Proceedings of the Fourth International Scientific Conference Intelligent Information Technologies for Industry. Springer. 2020. Vol. 1156. P. 412- 421. DOI: 10.1007/978-3-030-50097-9_42.

3. Liu L., Peng, T. Clustering-based method for positive and unlabeled text categorization enhanced by improved TFIDF // Journal of Information Science and Engineering. 2014. Vol. 30. P. 1463-1481.

4. Li X.L., Liu B., Ng S. K. Negative training data can be harmful to text classification // Proceedings of the 2010 conference on empirical methods in natural language processing. Association for Computational Linguistics. 2010. P. 218-228.