Кілт сөздер
Дәйексөзді қалай келтіруге болады
Аңдатпа
Жасанды интеллекттің қарқынды дамуы біздің өмірімізді түбегейлі өзгертіп, оны әлдеқайда қолайлы етіп келеді. Атап айтқанда, желілік трафиктегі аномалияларды анықтау – қоғамға ең үлкен әсер ететін маңызды бағыттардың бірі. Дәстүрлі түрде аномалияларды анықтау статистикалық әдістер арқылы жүзеге асырылып келді, алайда машиналық оқытудың, әсіресе терең оқытудың пайда болуымен аномалияларды анықтау дәлдігі айтарлықтай артты және оны қолдану саласы кеңейді.
Аномалияларды анықтау алгоритмдері – қалыпты деректерден және олардың мінез-құлқынан айтарлықтай ерекшеленетін деректерді табуға арналған тәсілдер. Мұндай алгоритмдер үлкен көлемді деректерде аномалияларды тиімді әрі дәл анықтауға, тәуекелдер мен шығындарды азайтуға, сондай-ақ пайдаланушылардың қанағаттанушылығын арттыруға мүмкіндік береді.
Жұмыстың мақсаты. Бұл зерттеудің мақсаты – желілік трафиктегі аномалияларды анықтау үшін нейрондық желі модельдерінің мүмкіндіктерін талдау, олардың дәстүрлі қорғаныс әдістерімен салыстырғандағы тиімділігін бағалау және оларды ақпараттық қауіпсіздік жүйелеріне интеграциялау бойынша практикалық ұсыныстар әзірлеу.
Зерттеу нәтижелерін төмендегі бағыттарда қолдануға болады:
-Кірісті анықтау жүйелерін (IDS/IPS) машиналық оқыту алгоритмдері арқылы жетілдіру, бұл қауіптерді анықтаудың дәлдігі мен жылдамдығын арттыруға мүмкіндік береді.
-Трафикті талдауды автоматтандыру және жалған ескертулерді азайту арқылы қауіпсіздік мамандарының жүктемесін төмендету.
- Алдын ала белгіленген ережелерсіз аномалияларды анықтау қабілетінің арқасында жаңа және бұрын белгісіз шабуыл түрлеріне төзімділікті күшейту.
-Желінің өзгермелі жағдайларына бейімделіп, жаңа деректер негізінде өздігінен оқуға мүмкіндік беретін икемді тәсілдер арқылы қорғау ресурстарын оңтайландыру.
Нейрондық желі технологияларын киберқауіпсіздік жүйелеріне енгізу динамикалық және күрделі кибершабуылдарға сенімді қарсы тұруды қамтамасыз ететін жаңа қорғаныс стандарты бола алады.