Анализ эффективности моделей машинного обучения для выявления и классификации кибератак

Abstract

В работе рассматривается роль машинного обучения и аналитики данных в повышении эффективности кибербезопасности Подчеркивается, что с ростом количества киберугроз и усложнением методов атак возрастает потребность в интеллектуальных инструментах для автоматического обнаружения аномалий, классификации угроз и предсказания потенциальных рисков. Машинное обучение позволяет системам выявлять скрытые закономерности в больших объемах информации, автоматически распознавать вредоносное поведение и адаптироваться к новым угрозам, что делает его важным элементом современных стратегий защиты информации.