https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/62582| Title: | Использование искусственного интеллекта для автоматизированного обнаружения и предотвращения кибератак на мобильные устройства |
| Other Titles: | Using artificial intelligence for automated detection and prevention of cyberattacks on mobile devices |
| Authors: | Ахмадиева, В. Ф. Ахмадиева, В. Ф. |
| Keywords: | материалы конференций;искусственный интеллект;машинное обучение;анализ данных;кибератаки;мобильные устройства |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | Уфимский университет науки и технологий |
| Citation: | Ахмадиева, В. Ф. Использование искусственного интеллекта для автоматизированного обнаружения и предотвращения кибератак на мобильные устройства = Using artificial intelligence for automated detection and prevention of cyberattacks on mobile devices / В. Ф. Ахмадиева, В. Ф. Ахмадиева // Информационные технологии обеспечения комплексной безопасности в цифровом обществе : материалы VII Всероссийской молодёжной научно-практической конференции с международным участием, Уфа, 23–24 мая 2025 г. / Уфимский университет науки и технологий ; редкол.: Д. С. Юнусова (отв. ред.) [и др.]. – Уфа, 2025. – С. 128–131. |
| Abstract: | Статья посвящена исследованию возможностей искусственного интеллекта (ИИ) в области автоматизированного обнаружения и предотвращения кибератак на мобильные устройства. В рамках исследования был разработан и протестирован прототип системы на основе машинного обучения, способной анализировать поведение приложений и сетевой трафик в реальном времени для выявления аномалий. Эксперимент включает создание модели ИИ, обученной на наборе данных, содержащем как легитимные, так и вредоносные активности, и последующее тестирование ее эффективности на реальных устройствах. |
| Alternative abstract: | The article is devoted to the study of artificial intelligence (AI) capabilities in the field of automated detection and prevention of cyberattacks on mobile devices. As part of the research, a prototype machine learning-based system capable of analyzing application behavior and network traffic in real time to detect anomalies was developed and tested. The experiment involves building an AI model trained on a dataset containing both legitimate and malicious activity and then testing its effectiveness on real devices. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/62582 |
| Appears in Collections: | Информационные технологии обеспечения комплексной безопасности в цифровом обществе (2025) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Ahmadieva_Ispolzovanie.pdf | 270.38 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.