Automated detection of cyber threats to improve the effectiveness of combat control

Abstract

У статті розглядається інтеграція методів автоматизованого виявлення кіберзагроз, зокрема машинного навчання та сигнатурних систем, у військові системи командування та управління для підвищення ситуаційної обізнаності та ефективності бойових дій.

This paper considers integration of automated cyber-threat detection methods, including machine learning and signature-based systems, into military command-and-control systems to improve situational awareness and combat effectiveness. We analyse operational requirements, model architectures for real-time anomaly detection, and procedures for secure deployment in constrained and contested environments. A case study demonstrates how rapid detection and automated response reduce mission disruption and support informed decision-making under cyber-attack.