Application OF artificial intelligence AND MACHINE LEARNING IN MODERN cybersecurity systems

Abstract

У роботі досліджено сучасні методи застосування штучного інтелекту та машинного навчання у кібербезпеці. Розглянуто алгоритми для виявлення вторгнень, класифікації шкідливого ПЗ, поведінкового аналізу користувачів та прогнозування кіберзагроз. Виділено переваги AI/ML‑систем порівняно з традиційними підходами, а також основні проблеми, пов’язані з інтерпретованістю моделей, якістю даних і захистом від атак на алгоритми. Окреслено перспективи розвитку гібридних, адаптивних та федеративних систем кіберзахисту.

The paper explores modern applications of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) in cybersecurity. Algorithms for intrusion detection, malware classification, user behavior analysis, and threat prediction are examined. The advantages of AI/ML systems over traditional approaches are highlighted, along with challenges related to model interpretability, data quality, and defenses against adversarial attacks. Prospects for hybrid, adaptive, and federated cybersecurity systems are outlined.