Інтелектуальна система адаптивного виявлення кіберзагроз на основі гібридного аналізу, нечіткої логіки та нейронних мереж

Костюк, Юлія Володимирівна та Складанний, Павло Миколайович (2026) Інтелектуальна система адаптивного виявлення кіберзагроз на основі гібридного аналізу, нечіткої логіки та нейронних мереж Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 35 (3). с. 97-109. ISSN 2663-4023

Текст Y_Kostiyk_P_Skladannyi_3_35_2026_CEST_FITM.pdf Download (1MB)

Анотація

У статті досліджено проблему підвищення ефективності виявлення кіберзагроз у сучасних інформаційно-інтелектуальних системах в умовах зростання складності мережевих атак, динамічності мережевого середовища та збільшення обсягів мережевого трафіку. Обґрунтовано актуальність використання інтелектуальних методів аналізу кіберподій для забезпечення адаптивного реагування на сучасні кіберзагрози, зокрема атаки нульового дня, DDoS-атаки, мережеві аномалії та модифіковані типи вторгнень. Проведено аналіз сучасних сигнатурних, аномальних і гібридних систем виявлення вторгнень та визначено їх основні недоліки, серед яких високий рівень хибнопозитивних спрацювань, недостатня адаптивність і обмежені можливості виявлення нових типів атак. У роботі запропоновано архітектуру інтелектуальної системи адаптивного виявлення кіберзагроз, яка поєднує сигнатурний та аномальний аналіз із механізмами нечіткої логіки та нейромережевого аналізу в межах єдиної моделі прийняття рішень. Архітектура системи включає модулі збору та попередньої обробки мережевого трафіку, формування вектора ознак, сигнатурного й аномального аналізу, нечіткого оцінювання рівня ризику, нейромережевого аналізу, інтеграції результатів і адаптивного прийняття рішень. Розроблено математичну модель інтегрального оцінювання рівня кіберзагрози на основі адаптивного вагового поєднання результатів різних підсистем аналізу. Запропоновано механізм динамічного налаштування вагових коефіцієнтів залежно від характеристик мережевого трафіку, рівня ризику та типу кіберзагроз. Практичне значення отриманих результатів полягає у можливості використання запропонованої системи для забезпечення кібербезпеки корпоративних мереж, хмарних платформ, автоматизованих систем керування та IoT-середовищ.

Тип елементу :	Стаття
Ключові слова:	кіберзагрози; система виявлення вторгнень; гібридний аналіз; нечітка логіка; нейронні мережі; інформаційна безпека; адаптивне прийняття рішень; машинне навчання; мережевий трафік; інтелектуальна система
Типологія:	Статті у періодичних виданнях > Фахові (входять до переліку фахових, затверджений МОН)
Підрозділи:	Факультет інформаційних технологій та математики > Кафедра інформаційної та кібернетичної безпеки ім. професора Володимира Бурячка
Користувач, що депонує:	Павло Миколайович Складанний
Дата внесення:	27 Жов 2026 18:44
Останні зміни:	27 Жов 2026 18:44
URI:	https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/59919

Actions (login required)

Перегляд елементу