Search academic texts

Information × Registration Number 2125U004132, Article popup.category Стаття Title Application of artificial intelligence in cybersecurity popup.author Приступа Б. В.Герасимюк Н. В.Рожковський Я. В.Prystupa B. V.Herasymiuk N. V.Rozhkovsky Ya. V. popup.publication 01-01-2025 popup.source_user Одеський національний медичний університет popup.source https://repo.odmu.edu.ua:443/xmlui/handle/123456789/18094 popup.publisher Одеса : ТЕС Description Сучасний розвиток цифрових технологій, таких як Інтернет речей, штучний інтелект та хмарні обчислення, сприяє зростанню обсягів даних, які потребують ефективного захисту. Штучний інтелект є перспективним напрямком у сфері кібербезпеки, оскільки дозволяє автоматизувати аналіз великих обсягів даних, ідентифікувати аномалії в трафіку та швидко реагувати на загрози. Основні результати дослідження включають визначення основних алгоритмів машинного навчання, що застосовуються у сфері кібербезпеки, серед яких підтримуючі векторні машини, дерева рішень, нейронні мережі, а також підходи, що базуються на підкріплювальному навчанні. Доведено, що використання глибокого навчання дозволяє досягати точності виявлення загроз до 96 відсотків, що перевищує традиційні методи аналізу кіберзагроз. Розглянуто проблеми, пов’язані з впровадженням штучного інтелекту у сфері кібербезпеки, зокрема вразливість моделей до атак на навчання, що можуть змінювати поведінку алгоритмів та обходити системи захисту. Оцінено регуляторні виклики та необхідність створення нормативних актів для контролю технологій автономних штучних інтелектуальних систем, що працюють поза контролем офіційних IT-структур організацій. Цінність дослідження полягає у розробці комплексного підходу до використання штучного інтелекту у сфері кібербезпеки, що дозволить підвищити рівень захисту інформаційних систем та мінімізувати ризики кібератак. Отримані результати сприятимуть розширенню наукових підходів у галузі інтелектуальних систем безпеки та розробці ефективних алгоритмів виявлення загроз у реальному часі. Практичне значення проведеного дослідження полягає у можливості застосування отриманих результатів для вдосконалення систем виявлення вторгнень, антивірусного програмного забезпечення, а також впровадження автоматизованих рішень для захисту критичних інфраструктур від кібератак. popup.nrat_date 2026-04-06 Close