ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА МОДЕЛЬ КЛАСИФІКАЦІЇ МЕРЕЖНИХ ПОДІЙ ІЗ КІБЕРБЕЗПЕКИ

Бабенко, Т., Бігдан, А., Мирутенко, Л. (2023). INTELLIGENT MODEL FOR CLASSIFYING NETWORK CYBERSECURITY EVENTS. Information systems and technologies security, 1(6), 61–69. https://doi.org/10.17721/ISTS.2023.1.61-69

Через збільшену складність сучасних комп'ютерних атак, виникає потреба у фахівцях із безпеки не тільки
для виявлення шкідливої активності, але і для визначення відповідних кроків, які проходитиме зловмисник у ході
виконання атаки. Незважаючи на те, що виявлення експлойтів і вразливостей зростає з кожним днем,
розроблення методів захисту просувається помітно повільніше за розроблення методів нападу. Саме тому це
все ще залишається відкритою дослідницькою проблемою. У цій статті представляємо дослідження у галузі
ідентифікації мережних атак із використанням нейронних мереж, зокрема багатошарового персептрона
Румельхарта, для виявлення та прогнозування майбутніх подій мережної безпеки на основі попередніх
спостережень. Для забезпечення якості процесу навчання й отримання бажаного узагальнення моделі
використано 4 млн записів, накопичених протягом 7 днів Канадським інститутом кібербезпеки. Наш результат
демонструє, що моделі нейронних мереж, що базуються на багатошаровому персептроні, можуть
використовуватися після уточнення для виявлення та прогнозування подій мережної безпеки.