Журнал «Современная Наука»

АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ АДАПТИВНЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ К ЗАДАЧЕ ОБНАРУЖЕНИЯ ВТОРЖЕНИЙ В КОМПЬЮТЕРНУЮ СЕТЬ

Нестеров Сергей Геннадьевич (аспирант, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «МИРЭА – Российский технологический университет» )

Цель: исследование адаптивных методов машинного обучения, применяемых для обнаружения вторжений в компьютерные сети с целью повышения эффективности и точности системы обнаружения угроз. Методы: для достижения поставленной цели применялись методы анализа и обобщения результатов научных исследований, посвященных разработке адаптивных алгоритмов выявления аномалий в сетевом трафике. Результаты: в результате исследования было показано, что применение адаптивных методов машинного обучения, основанных на инкрементном обучении и использовании искусственных нейронных сетей, позволяет повысить эффективность обнаружения вторжений в компьютерные сети. Системы, использующие такие методы, демонстрируют высокую точность и способность адаптироваться к изменениям в сетевой среде и методам атак. Результаты исследования подтверждают перспективность использования адаптивных методов машинного обучения в области информационной безопасности и необходимость их дальнейшего развития.

Ключевые слова:анализ, задача, адаптивный метод, сеть

Читать полный текст статьи …

Ссылка для цитирования:
Нестеров С. Г. АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ АДАПТИВНЫХ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ К ЗАДАЧЕ ОБНАРУЖЕНИЯ ВТОРЖЕНИЙ В КОМПЬЮТЕРНУЮ СЕТЬ // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и Технические Науки. -2024. -№03. -С. 88-92 DOI 10.37882/2223-2966.2024.03.24

ПРАВОВАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Перепечатка материалов допускается только в некоммерческих целях со ссылкой на оригинал публикации. Охраняется законами РФ. Любые нарушения закона преследуются в судебном порядке.
© ООО "Научные технологии"