Подробное описание документа

Ляпунцова Е. В., Арм А. А.
   Системы обнаружения вторжений на основе искусственного интеллекта: обнаружение аномалий для современной киберзащиты / Ляпунцова Е. В., Арм А. А. // Русский инженер, Международный конгресс, 3-й / МГТУ им. Н. Э. Баумана. - 2026. - Т. 8 : Вызовы и возможности подготовки будущих инженеров с предпринимательским мышлением : сб. ст. 7-й Междунар. науч.-практ. конф. (Москва, 29 - 30 окт. 2025 г.). - С. 55-58.

Просмотреть документ Скачать файл

Полнотекстовый документ

Растущая сложность кибератак выявила ограничения традиционных систем обнаружения вторжений (IDS), основанных на правилах, которые часто не справляются с эксплойтами нулевого дня, DDoS-атаками и развивающимся вредоносным ПО. В данном исследовании представлена усовершенствованная на основе ИИ система обнаружения вторжений (IDS), сочетающая в себе методы машинного и глубокого обучения для обнаружения аномалий в сетевом трафике. Оценка с использованием набора данных CICIDS2017 показала, что предлагаемая система демонстрирует более высокую точность обнаружения и более низкий уровень ложных срабатываний по сравнению с традиционными подходами к IDS. Результаты исследования подчеркивают практические преимущества обнаружения аномалий на основе ИИ для повышения кибербезопасности в телекоммуникационных сетях, государственных инфраструктурах и корпоративных средах.