Исходя из общих принципов построения интеллектуальных систем по анализу устойчивости по отношению к дестабилизирующим воздействиям из web пространства на автоматизированные системы общего вида рассматриваются подходы и схемо-технические принципы создания интеллектуальной автоматизированной системы кибербезопасности. Предлагается использовать логико вероятностные модели бот атак, информационный подход и бутстреп-метод для формирования логики принятия решений по оценке риска, идентификации дестабилизирующих негативных воздействий из киберсреды на web технологиях. Интеллектуальная система, решающая такую задачу должна опираться на предлагаемую структуру, состоящую из следующих уровней: система нечётких продукционных правил, описывающих работу идентификатора с учётом экспертных оценок; нейро-нечёткую сеть, в структуре которой отражена система нечётких продукционных правил; чёткая самообучаемая нейросеть для решения задачи кластеризации (классификации) входных данных из web-киберпространства. Рассматривается вариант механизма принятия решений на основе формализации априорного опыта экспертов в нечёткой базе нечётких продукционных правил. В рамках решения задач по классификации и расширению классификации входных данных о признаках дестабилизирующих воздействий из web киберсреды исследуется нейро-нечёткий классификатор в виде трёхслойной нечёткой НС.