ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ ХАКЕРСКИХ АТАКА

Аннотация

В данной научной статье проводится фундаментальный, всесторонний, предельно детальный и расширенный научно-технический анализ применения методов искусственного интеллекта и машинного обучения для предотвращения компьютерных атак на информационно-телекоммуникационные системы. В работе осуществляется глубокая теоретическая и инженеро-прикладная декомпозиция подходов к анализу аномальной активности, выявлению сигнатур и поведенческих патернов вредоносного программного обеспечения, обнаружению сложных целевых атак класса усовершенствованных постоянных угроз, а также проактивному устранению уязвимостей в корпоративных сетях. Подробно рассматриваются физические и информационные механизмы прохождения сетевого трафика, методы анализа пользовательского поведения, алгоритмы глубокого обучения и классические статистические модели. В исследовании с помощью методов математического моделирования и системного анализа доказано, что использование интеллектуальных систем обнаружения и предотвращения вторжений позволяет кардинально сократить время отклика на инциденты безопасности, снизить количество ложных срабатываний и обеспечить защиту от атак нулевого дня без прямого участия человека на этапе первичной селекции угроз. В статье представлен развернутый сравнительный анализ эффективности различных классов ИИ-систем, исследованы процессы адаптивной модификации полиморфного кода злоумышленниками, а также предложены гибридные алгоритмические методы их нейтрализации. Практическая ценность полученных результатов заключается в формировании комплексных методологических рекомендаций по проектированию, оптимизации и интеграции интеллектуальных модулей в центры мониторинга и реагирования на инциденты информационной безопасности.