ВИКОРИСТАННЯ МАШИННОГО НАВЧАННЯ В КІБЕРБЕЗПЕЦІ

Abstract

Актуальність теми - інтеграція технологій машинного навчання в системи кібербезпеки. Ознайомившись з технічною літературою було сформульовано основні технології машинного навчання які реалізуються в організації кібербезпеки. Ознайомлено з основним типом штучної нейронної мережі, яка використовуються під час попередження і виявлення кіберзагрози та встановлено, що основною для розгляду загального застосування технологій машинного навчання є штучні нейронні мережі, засновані на багатошаровому персептроні із зворотним поширенням помилок. Запропоновано використовувати індикатори компромісних кібератак як початкової інформації для систем автоматичного машинного навчання . Акцентовано увагу на основні типи даних, які можуть бути використані підсистемами спостерігання засобів захисту інформації та організації кібербезпеки для виконання завдань і попередження, класифікації та прогнозування подій кібербезпеки. За результатами аналізу визначено основні проблемні напрямки щодо їх реалізації в системах інформаційної безпеки. Проблему використання машинного навчаня (ML) в кібербезпеці складно вирішити, оскільки досягнення в цій області відкривають багато можливостей, з яких складно обрати дієві засоби реалізації та прийняття рішень. Окрім цього, ця технологія також може використотуватись хакерами для створення кібератаки. Метою дослідження є реалізація машинного навчання в технології інформаційної безпеки та кібербезпеки, та зобразити модель на основі самонавчання.

Keywords

• машинне навчання
• кібербезпека
• нейронні мережі
• кібератака
• кіберзахист з використанням машинного навчання