Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U004132, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Стаття Назва роботи Використання штучного інтелекту в кібербезпеці Автор Приступа Б. В.Герасимюк Н. В.Рожковський Я. В.Prystupa B. V.Herasymiuk N. V.Rozhkovsky Ya. V. Дата публікації 01-01-2025 Постачальник інформації Одеський національний медичний університет Першоджерело https://repo.odmu.edu.ua:443/xmlui/handle/123456789/18094 Видання Одеса : ТЕС Опис 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. Додано в НРАТ 2026-04-06 Закрити