Разработаны шаблоны байесовских сетей (БС) для вычислительного ядра системы поддержки принятия решений (СППР) в ходе прогнозирования угроз и этапов вторжения в информационно-коммуникационные сети (ИКС) объектов информатизации (ОБИ). Предложенные шаблоны БС, позволяют оперировать множеством случайных переменных и определять вероятность реализации кибернетической угрозы или конкретного этапа вторжения при заданных условиях. Дополнены вероятностные модели выявления сетевых вторжений на основе применения динамических сетей Байеса (ДСБ). Проведено обучение параметров байесовских сетей на основе EM-алгоритма. В отличие от существующих решений, предложенный подход дает возможность не только учитывать основные этапы вторжений, но и более обосновано принимать решения на основе применения как типовых шаблонов вторжений, так и вновь синтезируемых шаблонов. Все шаблоны и модели составляют вычислительное ядро СППР в ходе выявления вторжений. Эффективность разработанных моделей проверена на тестовых выборках, которые ранее не использовались в обучении.