Proceedings of the International scientific and practical conference ―Modern Science and Education‖ (January 5-7, 2026) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Liverpool, United Kingdom, 2026. – 174 p.

57 наслідки та базові напрями мінімізації. Відповідну класифікацію таких ризиків наведено в табл. 1. Подана класифікація кібербезпекових ризиків демонструє, що загрози, пов’язані з використанням генеративного штучного інтелекту в процесах інформаційного пошуку та аналітики, мають комплексний і багатовимірний характер. Вони охоплюють як технічний рівень функціонування моделей і алгоритмів, так і організаційні, інформаційні та поведінкові аспекти взаємодії людини з аналітичними системами. Таблиця 1 Класифікація кібербезпекових ризиків використання GenAI в інформаційному пошуку та аналітиці Клас ризику Механізм Прояв Наслідки Заходи мінімізації Галюцинації Ймовірнісна генерація відповідей Хибні аналітичні висновки Помилкові рішення Людина в контурі, верифікація джерел Prompt injection Маніпуляція підказками Спотворення результатів пошуку Компрометація аналітики Prompt hardening, governance Data poisoning Отруєння даних Системне викривлення аналітики Втрата довіри Аудит і валідація джерел RAG poisoning Маніпуляція retrieval-індексами Підміна джерел Дезінформація Allowlist, контроль provenance Agent misuse Надмірна автономія агентів Витік або зміна даних Інциденти безпеки Least privilege, аудит дій Конфіденційність Запам’ятовування чутливих даних Ненавмисний витік Порушення вимог DLP, контроль доступу Особливістю цих ризиків є їхня здатність накопичуватися та взаємно підсилюватися, формуючи латентні загрози для достовірності аналітичних результатів і стійкості процесів прийняття рішень. Це зумовлює необхідність переходу від фрагментарних заходів захисту до системного, ризик-