ВИКОРИСТАННЯ ГЛИБОКИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛЬНОЇ МЕРЕЖЕВОЇ АКТИВНОСТІ В РЕЖИМІ РЕАЛЬНОГО ЧАСУ

Abstract

У статті досліджено особливості застосування глибоких нейронних мереж для виявлення аномальної мережевої активності в режимі реального часу як одного з перспективних напрямів розвитку сучасних систем кібербезпеки. Проаналізовано основні виклики, пов'язані зі стрімким зростанням кількості кіберзагроз, збільшенням обсягів мережевого трафіку та недостатньою ефективністю традиційних сигнатурних методів виявлення вторгнень. Обґрунтовано доцільність використання технологій глибокого навчання для автоматизованого аналізу мережевих даних та своєчасного виявлення потенційно небезпечної активності.

Розглянуто можливості використання основних архітектур глибоких нейронних мереж, зокрема CNN, RNN, LSTM та Autoencoder, визначено їх функціональні особливості, переваги й сфери практичного застосування під час аналізу мережевого трафіку. Встановлено, що моделі глибокого навчання забезпечують високу точність класифікації мережевих подій, здатні автоматично виділяти інформативні ознаки, виявляти невідомі типи атак та ефективно працювати з великими потоками даних у режимі реального часу.

Окрему увагу приділено перевагам і обмеженням використання глибоких нейронних мереж у системах виявлення вторгнень. Визначено основні проблеми практичного впровадження, серед яких значна потреба в обчислювальних ресурсах, необхідність використання великих навчальних вибірок, складність інтерпретації результатів та потреба у регулярному оновленні моделей. Обґрунтовано перспективність використання концепції Explainable Artificial Intelligence (XAI) як засобу підвищення прозорості прийняття рішень і довіри до інтелектуальних систем кіберзахисту.

Зроблено висновок, що інтеграція технологій глибокого навчання у сучасні системи кібербезпеки сприяє підвищенню ефективності виявлення аномальної мережевої активності, зменшенню кількості хибних спрацьовувань та забезпеченню адаптивного захисту інформаційних ресурсів в умовах постійної еволюції кіберзагроз.