<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Застосування методів пояснюваного штучного інтелекту для моніторингу та оцінки ризиків у гетерогенних мережах

Ескіз

Файли

29363.pdf (229,55 KB)

Дата

2026

Автори

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

Анотація

The paper explores the current problem of integrating Explainable Artificial Intelligence (XAI) methods into Intrusion

Опис

Ключові слова

IoT , XGBoost , cybersecurity , explainable artificial intelligence (XAI) , intrusion detection (IDS) , IoT , XGBoost , cloudtechnologies , risk assessment , interpretability

УДК

004.056:[004.891:004.77]

Тип документа

Thesis

Мова

uk_UA

Є частиною

Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.

ISSN

Бібліографічний опис

Паламарчук А. В. Застосування методів пояснюваного штучного інтелекту для моніторингу та оцінки ризиків у гетерогенних мережах // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29363.

URI

https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53016

Зібрання

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (1)

  1. [1] An xgboost-based intrusion detection framework with interpretability analysis for iot networks [Electronic resource] / Yunwen Hu [et al.] // Applied sciences. – 2026. – Vol. 16, no. 2. – P. 980. – Mode of access: https://doi.org/10.3390/app16020980 (date of access: 02.03.2026). – Title from screen. [2] Explainable artificial intelligence (XAI) for intrusion detection and mitigation in intelligent connected vehicles: a review [Electronic resource] / Cosmas Ifeanyi Nwakanma [et al.] // Applied sciences. – 2023. – Vol. 13, no. 3. – P. 1252. – Mode of access: https://doi.org/10.3390/app13031252 (date of access: 02.03.2026). – Title from screen. [3] Sowjanya Y. FBZX: A novel explainable AI based security model for iot healthcare systems / Yemineni Sowjanya, S. Gopalakrishnan, R. Diner Kumar // Third international conference on augmented intelligence and sustainable systems (ICAISS). – 2025. – No. 2025. – P. 106–110.