12.12.2025; Кропивницький, Україна: V Міжнародна наукова конференція «Технології та суспільство: взаємодія, вплив, трансформація»
Роботи, що індексуються в Google Scholar

СТІЙКІСТЬ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ КІБЕРЗАХИСТУ ДО АТАК ADVERSARIAL MACHINE LEARNING ЯК ЧИННИК ПІДВИЩЕННЯ БЕЗПЕКИ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ

  • Ростислав Лозовський,
  • Оксана Огнєва
DOI: https://doi.org/10.62731/mcnd-12.12.2025.004
PDF

Опубліковано 12.12.2025

Як цитувати

Лозовський, Р., & Огнєва, О. (2025). СТІЙКІСТЬ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ КІБЕРЗАХИСТУ ДО АТАК ADVERSARIAL MACHINE LEARNING ЯК ЧИННИК ПІДВИЩЕННЯ БЕЗПЕКИ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ. Матеріали конференцій МЦНД, (12.12.2025; Кропивницький, Україна), 231–235. https://doi.org/10.62731/mcnd-12.12.2025.004

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.
Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Google Scholar

Анотація

Широке впровадження методів машинного та глибокого навчання у системи кіберзахисту суттєво змінило спосіб організації безпеки інформаційних систем. Інтелектуальні моделі вже сьогодні застосовуються в мережевих системах виявлення вторгнень, платформах SIEM/SOAR, засобах аналізу журналів подій, системах класифікації шкідливого програмного забезпечення та виявлення аномальної поведінки користувачів.

PDF

Посилання

  1. 1. He, Z., Davila, D., Bi, S., Wang, T., Hou, T. Machine Learning for Cybersecurity: A Survey of Applications, Adversarial Challenges, and Future Research Directions. Electronics, 14(23), 4563, 2025. URL: https://www.mdpi.com/2079-9292/14/23/4563
  2. 2. Pawlicki, M., Pawlicka, A., Kozik, R., Choraś, M. A meta-survey of adversarial attacks against artificial intelligence algorithms, including diffusion models, 653, 131231, 2025. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231225019034
  3. 3. Zhong, M., Lin, M., Zhang, C., Xu, Z. A Survey on Graph Neural Networks for Intrusion Detection Systems: Methods, Trends and Challenges. Computers & Security, 141, 103821, 2024. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167404824001226
  4. 4. Yan, F., Wen, S., Nepal, S., Paris, C., Xiang, Y. Explainable Machine Learning in Cybersecurity: A Survey. International Journal of Intelligent Systems, 37(12), 12305–12334, 2022. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/int.23088