Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59521
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorЧернявский, К. Э.-
dc.contributor.authorСитников, А. В.-
dc.contributor.authorРоманюк, М. В.-
dc.coverage.spatialМинскen_US
dc.date.accessioned2025-04-15T11:11:09Z-
dc.date.available2025-04-15T11:11:09Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.citationЧернявский, К. Э. Применение искусственного интеллекта для адаптивного обнаружения аномалий в системах информационной безопасности = Application of artificial intelligence for adaptive anomaly detection in information security systems / К. Э. Чернявский, А. В. Ситников, М. В. Романюк // Технические средства защиты информации : материалы ХXIII Международной научно-технической конференции, Минск, 08 апреля 2025 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.] ; редкол.: О. В. Бойправ [и др.]. – Минск, 2025. – С. 359–362.en_US
dc.identifier.urihttps://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/59521-
dc.description.abstractВ условиях растущих киберугроз традиционные методы защиты, основанные на сигнатурном анализе, оказываются недостаточно эффективными. В данной статье рассматривается применение методов искусственного интеллекта (ИИ) для обнаружения аномалий в кибербезопасности. Описываются этапы обработки данных, выбор алгоритмов машинного обучения и их интеграция в системы мониторинга. Проведен сравнительный анализ эффективности ИИ-моделей на основе датасета NSL-KDD. Результаты исследования показывают, что алгоритмы ИИ обеспечивают более точное и адаптивное выявление угроз по сравнению с традиционными методами.en_US
dc.language.isoruen_US
dc.publisherБГУИРen_US
dc.subjectматериалы конференцийen_US
dc.subjectзащита информацииen_US
dc.subjectобнаружение аномалийen_US
dc.subjectкибербезопасностьen_US
dc.subjectмашинное обучениеen_US
dc.subjectмониторинг в реальном времениen_US
dc.subjectвыявление угрозen_US
dc.titleПрименение искусственного интеллекта для адаптивного обнаружения аномалий в системах информационной безопасностиen_US
dc.title.alternativeApplication of artificial intelligence for adaptive anomaly detection in information security systemsen_US
dc.typeArticleen_US
local.description.annotationWith the increasing number of cyber threats, traditional security methods based on signature analysis are becoming insufficient. This paper explores the use of artificial intelligence (AI) techniques for anomaly detection in cybersecurity. It describes data processing stages, machine learning algorithm selection, and their integration into monitoring systems. A comparative analysis of AI-based models was conducted using the NSL- KDD dataset. The results demonstrate that AI algorithms provide more accurate and adaptive threat detection compared to traditional approaches.en_US
Appears in Collections:ТСЗИ 2025

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
CHernyavskij_Primenenie.pdf200.85 kBAdobe PDFView/Open
Show simple item record Google Scholar

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.