Методи глибокого навчання у системах виявлення кіберзагроз корпоративних мереж
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У роботі розглянуто застосування алгоритмів глибокого навчання для виявлення вторгнень у корпоративних мережах. Проаналізовано переваги поведінкового аналізу над сигнатурними методами захисту.
The paper examines the application of deep learning algorithms to detect intrusions in corporate networks.
The paper examines the application of deep learning algorithms to detect intrusions in corporate networks.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Кирилащук Т. Г., Бондар О. Методи глибокого навчання у системах виявлення кіберзагроз корпоративних мереж // 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/28821.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- Berman D. S., Buczak A. L., Chavis J. S., Corbett C. L. Deep Learning for Cyber Security: A Review. arXiv preprint arXiv:1803.11107. 2018.
- Xin Y., Kong L., Liu Z., Chen Y. Machine Learning and Deep Learning Methods for Cybersecurity. IEEE Access. Vol. 6. 2018. P. 35365-35381.
- Shaukat K., Luo S., Varadharajan V. A Survey on Machine Learning Techniques for Malware Detection and Analysis. IEEE Access. Vol. 8. 2020. P. 185448-185466.
- Ferrag M. A., Maglaras L., Moschoyiannis S., Janicke H. Deep Learning for Cyber Security in Smart Grids: A Survey. Computers & Security. Vol. 80. 2019. P. 111-132.
- Aldweesh A., Derhab A., Belaoued M. Deep Learning Approaches for Intrusion Detection System: A Comprehensive Review and Future Directions. IEEE Access. Vol. 8. 2020. P. 218933218958.