Системи захисту інформації (Information protection systems) (05.13.21)
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд Системи захисту інформації (Information protection systems) (05.13.21) за Автор "Лунгол О. М."
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Огляд методів та стратегій кібербезпеки засобами штучного інтелекту(Київський столичний університет імені Бориса Грінченка, 2024) Лунгол О. М.; Lunhol O. M.У сучасному світі інформаційні технології стрімко розвиваються, що призводить до зростання кількості та складності кіберзагроз, зокрема фішингу, шкідливого програмного забезпечення та атак з використанням соціальної інженерії. Зростання кількості та складності кіберзагроз створює нагальну потребу у вдосконаленні методів захисту інформаційних систем. Штучний інтелект (ШІ), особливо технології машинного навчання та глибокого навчання, демонструють значний потенціал у підвищенні рівня кібербезпеки. Ця стаття присвячена огляду сучасних методів та стратегій кібербезпеки, що базуються на застосуванні ШІ, а також оцінці їх ефективності у виявленні та протидії кіберзагрозам. Проаналізовано останні дослідження як вітчизняних, так і закордонних науковців, які акцентують увагу на здатності ШІ аналізувати великі обсяги даних, виявляти приховані закономірності, прогнозувати потенційні загрози та автоматизувати процеси реагування на інциденти. Висвітлено ключові напрямки досліджень, включаючи виявлення аномалій, моделювання загроз, автоматизацію процесів реагування на інциденти та забезпечення розуміння рішень, прийнятих системами ШІ. Особлива увага приділяється інтеграції ШІ в існуючі системи кібербезпеки та його здатності до адаптації у відповідь на нові загрози. Стаття також обговорює основні виклики та перспективи застосування ШІ у кібербезпеці, включаючи етичні та правові аспекти, такі як питання приватності, прозорості рішень та відповідальності за дії, здійснені на основі рішень ШІ-систем. Останні статистичні дані свідчать про стрімке зростання ринку засобів ШІ для забезпечення кібербезпеки, що підкреслює важливість і актуальність цієї теми у сучасних умовах. Результати аналізу підтверджують, що використання ШІ дозволяє автоматизувати процеси моніторингу, виявлення та реагування на загрози, що зменшує час реакції на інциденти та підвищує загальний рівень захисту інформаційних систем. Разом з тим, впровадження ШІ у кібербезпеку стикається з низкою викликів, таких як забезпечення прозорості рішень, прийнятих ШІ, а також захист від потенційних загроз, створених з використанням тих самих технологій. Дослідження цієї теми сприяє стратегічному розвитку та інноваціям у сфері кібербезпеки, надаючи дослідникам та фахівцям нові інструменти та методи для забезпечення безпеки інформаційних систем. Отже, з огляду на швидке зростання та еволюцію кіберзагроз, дослідження ролі ШІ в кібербезпеці є надзвичайно актуальним та важливим. Це дозволяє не тільки підвищити ефективність захисту, але й сприяє розвитку нових стратегій та технологій для протидії загрозам у цифрову епоху. In today’s world, information technology is rapidly evolving, leading to an increase in both the number and complexity of cyber threats, including phishing, malware, and social engineering attacks. The growth in the quantity and sophistication of cyber threats creates an urgent need to improve methods for protecting information systems. Artificial Intelligence (AI), particularly machine learning and deep learning technologies, shows significant potential in enhancing cybersecurity. This article is dedicated to reviewing contemporary AI-based cybersecurity methods and strategies, as well as evaluating their effectiveness in detecting and countering cyber threats. The paper analyzes recent research by both domestic and international scientists, emphasizing AI’s ability to analyze large volumes of data, uncover hidden patterns, predict potential threats, and automate incident response processes. It highlights key research directions, including anomaly detection, threat modeling, incident response automation, and ensuring the interpretability of decisions made by AI systems. Special attention is given to the integration of AI into existing cybersecurity systems and its capacity to adapt to new threats. The article also discusses the main challenges and prospects of applying AI in cybersecurity, including ethical and legal aspects such as privacy issues, decision transparency, and accountability for actions taken based on AI system decisions. Recent statistical data indicate a rapid growth in the market for AI-based cybersecurity tools, underscoring the importance and relevance of this topic in contemporary conditions. The analysis results confirm that using AI allows for automating monitoring, threat detection, and response processes, reducing incident response time and enhancing the overall protection level of information systems. At the same time, implementing AI in cybersecurity faces several challenges, such as ensuring the transparency of AI decisions and protecting against potential threats created using the same technologies. Research in this field promotes strategic development and innovation in cybersecurity, providing researchers and professionals with new tools and methods for ensuring information system security. Thus, given the rapid growth and evolution of cyber threats, studying the role of AI in cybersecurity is extremely relevant and important. It not only enhances protection efficiency but also fosters the development of new strategies and technologies to counter threats in the digital age.