Zapisane w:
| Główni autorzy: | , , , |
|---|---|
| Format: | Recurso digital |
| Język: | |
| Wydane: |
Zenodo
2026
|
| Hasła przedmiotowe: | |
| Dostęp online: | https://doi.org/10.5281/zenodo.19528226 |
| Etykiety: |
Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!
|
Spis treści:
- <p class="MsoNormal"><em><span>В условиях роста киберугроз и усложнения цифровых инфраструктур особую актуальность приобретает автоматизация процессов анализа и расследования инцидентов информационной безопасности. В статье представлена методика автоматизированного анализа и поддержки расследования кибератак с применением методов искусственного интеллекта. Предложен комплексный подход, включающий сбор и предобработку данных, выявление аномалий на основе моделей машинного обучения, классификацию инцидентов и интеллектуальную поддержку принятия решений. Разработана архитектура системы, интегрирующая алгоритмы глубокого обучения и корреляционного анализа событий. Проведённые эксперименты показали повышение точности обнаружения атак, снижение уровня ложноположительных срабатываний и сокращение времени расследования. Дополнительно обоснована экономическая эффективность внедрения предложенной методики. Практическая значимость работы заключается в возможности применения разработанного подхода в корпоративных системах кибербезопасности для повышения уровня защиты и оптимизации деятельности специалистов.</span></em></p>