Названия:
МЕТОДОЛОГИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА ТРАФИКА И ПРОГНОСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОБНАРУЖЕНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ КИБЕРАТАК В ГЕТЕРОГЕННЫХ СЕТЕВЫХ СРЕДАХ
Автор:
Романова Елена Викторовна
Расположение страниц:
133-137
Язык:
Русский
Аннотация:
В представленной монументальной и всеобъемлющей научно-исследовательской работе проводится тотальный системный анализ современных векторов киберугроз и методов идентификации аномальной активности в информационных системах. В статье осуществляется фундаментальная теоретическая деконструкция алгоритмов машинного обучения для поиска ранее неизвестных паттернов атак (Zero-day exploits), детально анализируются возможности поведенческого анализа пользователей и сущностей (UEBA), а также роль графовых моделей в выявлении скрытых связей внутри бот-сетей. Особое внимание уделено применению ансамблей нейронных сетей для классификации вредоносного трафика в условиях шифрования и использованию методов глубокого обучения для автоматизированной генерации сигнатур. Работа научно обосновывает стратегическую значимость интеграции систем обнаружения вторжений (IDS) с платформами управления инцидентами (SIEM) для обеспечения проактивной защиты критически важной инфраструктуры. Проведенный анализ позволяет существенно уточнить существующие математические модели оценки рисков и предложить оптимизированные архитектуры адаптивных систем кибербезопасности, способных функционировать в условиях неопределенности и высокой интенсивности информационных потоков.