Целью исследования является разработка методики анализа киберпреступности в Российской Федерации и оценка ее состояния. В процессе исследования использовались такие научные методы, как анализ временных рядов, прогнозирование, графический и табличный методы анализа. В статье представлена авторская методика анализа киберпреступности, а также выполнена оценка ее современного состояния и краткосрочного прогноза численности зарегистрированных преступлений в инфосфере в Российской Федерации на основе данных за период с ноября 2016 по ноябрь 2023 года. Моделирование и прогнозирование временного ряда числа зарегистрированных преступлений в информационной сфере выполнялось посредством адаптивных методов – экспоненциального сглаживания. Выбор адаптивных методов для моделирования данных о преступности среди других методов основан на специфике изучаемого временного ряда и учитывает такие «сильные» стороны метода как возможность учета временной ценности информации и самокорректируемость модели.
The purpose of the study is to develop a methodology for analyzing cybercrime in the Russian Federation and assess its status. Scientific methods such as time series analysis, forecasting, graphical and tabular analysis methods were used in the research process. The article presents the author's methodology for analyzing cybercrime, as well as an assessment of its current state and a short-term forecast of the number of registered crimes in the infosphere in the Russian Federation based on data for the period from November 2016 to November 2023. Modeling and forecasting of the time series of the number of registered crimes in the information sphere was carried out using adaptive methods – exponential smoothing. The choice of adaptive methods for modeling crime data, among other methods, is based on the specifics of the time series under study and takes into account such "strengths" of the method as the ability to take into account the temporal value of information and the self-correctability of the model.