МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ И ПРЕДОТВРАЩЕНИИ КИБЕРАТАК
Александр Валерьевич Лощилин
Магистрант, кафедра информационной безопасности,
Волгоградский государственный университет
Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
просп. Университетский, 100, 400062 г. Волгоград, Российская Федерация
Владислав Георгиевич Яриков
Кандидат педагогических наук, доцент кафедры информационной безопасности,
Волгоградский государственный университет
Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
просп. Университетский, 100, 400062 г. Волгоград, Российская Федерация
Арина Валерьевна Никишова
Кандидат технических наук, доцент кафедры информационной безопасности,
Волгоградский государственный университет
Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
просп. Университетский, 100, 400062 г. Волгоград, Российская Федерация
Аннотация. Эта статья рассматривает роль машинного обучения (ML) в прогнозировании и предотвращении кибератак, подробно описывая использование методов обучения с учителем, без учителя и с подкреплением. Обсуждаются преимущества и вызовы интеграции ML в кибербезопасность, включая точность, проблемы конфиденциальности и технические препятствия. Также предлагаются решения для преодоления этих вызовов, такие как постоянное усовершенствование моделей и разработка этических рекомендаций, подчеркивая потенциал ML для усиления стратегий киберзащиты.
Ключевые слова: машинное обучение, кибербезопасность, прогнозирование кибератак, предотвращение кибератак, вызовы машинного обучения, конфиденциальность данных.
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
 2_Loschilin, Yarikov, Nikishova.pdfURL: https://ti.jvolsu.com/index.php/ru/component/attachments/download/929 | 33 Скачивания |  |