Система кібербезпеки на базі штучного інтелекту для моніторингу та виявлення вторгнень у мережевому трафіку

Непомнящий, Костянтин Михайлович (2025) Система кібербезпеки на базі штучного інтелекту для моніторингу та виявлення вторгнень у мережевому трафіку [Кваліфікаційні роботи здобувачів] Другий (магістерський). Шифр академічної групи: БІКСм-1-24-1.4д. Дата захисту: 18.12.2025, Київський столичний університет імені Бориса Грінченка.

Текст K_Nepomniashchyi_FITM_2025.pdf Download (2MB)

Анотація

Кваліфікаційна робота присвячена розробленню інтелектуальної системи для виявлення кіберінцидентів у мережевому трафіку з використанням алгоритмів машинного навчання. У роботі виконано аналіз сучасних методів виявлення вторгнень, побудовано математичну модель класифікації мережевого трафіку, розроблено програмний модуль для автоматичного виявлення атак і проведено експериментальну оцінку точності моделі. Об’єкт дослідження – процес моніторингу та аналізу мережевого трафіку з метою виявлення і класифікації кіберзагроз у системах інформаційної безпеки. Предмет дослідження – методи, алгоритми та програмні засоби застосування штучного інтелекту для автоматичного виявлення вторгнень і підвищення ефективності систем моніторингу мережевої активності. Мета дослідження полягає у розробці інтелектуальної системи кібербезпеки, здатної здійснювати моніторинг мережевого трафіку в реальному часі та автоматично виявляти вторгнення на основі алгоритмів машинного навчання, забезпечуючи підвищення точності класифікації загроз і зменшення кількості хибних спрацьовувань. Для досягнення поставленої мети необхідно вирішити такі основні задачі дослідження: проаналізувати літературні джерела та визначити основні концепції мережевої безпеки; обґрунтувати вибір алгоритмів машинного навчання для задачі класифікації мережевого трафіку; розробити інтелектуальну систему моніторингу, що включає етапи підготовки даних, навчання моделі, її оцінювання та інтеграцію у процес реального аналізу мережевих потоків; провести експериментальну перевірку ефективності моделі, здійснити аналіз отриманих результатів. Наукова новизна одержаних результатів. Наукова новизна полягає у розробленні інтелектуальної системи моніторингу мережевого трафіку, яка поєднує методи машинного навчання з механізмами автоматичного виявлення вторгнень. Запропоновано комплексний підхід до інтеграції числових і категорійних ознак трафіку в єдину модель класифікації, що забезпечує підвищену точність і стійкість до змін мережевого середовища. Галузь застосування. Результати дослідження можуть бути використані у підрозділах кібербезпеки підприємств, державних органів, фінансових структур і організацій критичної інфраструктури, а також у навчальному процесі підготовки фахівців з інформаційної безпеки та аналізу даних.

Тип елементу :	Кваліфікаційні роботи здобувачів (Другий (магістерський))
Ключові слова:	виявлення вторгнень; кіберінциденти; мережевий трафік; машинне навчання; аналіз аномалій; IDS; AI Cybermonitor; безпека інформаційних систем
Шифр освітньої програми:	125.00.01
Шифр академічної групи:	БІКСм-1-24-1.4д
ПІБ наукового керівника:	Аносов Андрій Олександрович
Дата захисту:	18.12.2025
Місце захисту:	Київський столичний університет імені Бориса Грінченка
Типологія:	Кваліфікаційні роботи здобувачів > Безпека інформаційних і комунікаційних систем
Підрозділи:	Факультет інформаційних технологій та математики > Кафедра інформаційної та кібернетичної безпеки ім. професора Володимира Бурячка
Користувач, що депонує:	Ізабелла Андріївна Соболенко
Дата внесення:	24 Лют 2026 21:00
Останні зміни:	24 Лют 2026 21:00
URI:	https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/56344

Actions (login required)

Перегляд елементу