Архітектурно-функціональна організація адаптивних систем виявлення кіберзагроз на основі технологій штучного інтелекту
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Architectural and functional organization of adaptive cyber
threat detection systems based on artificial intelligence
technologies
Анотація
The article substantiates the architectural and functional model of adaptive Intrusion Detection Systems (IDS) based
on the hierarchical interaction of sensor-collector, diagnostic, cognitive, and orchestration domains. The proposed
architecture integrates intelligent data processing modules that enable automated detection and classification of cyber
threats in real time. Particular attention is given to the formalization of an adaptive security cycle based on the principles
of continual learning, which ensures continuous model updating without interrupting monitoring processes. In addition,
mechanisms for implementing the Active Defense concept aimed at proactive mitigation of cyber threats are described.
The effectiveness of the proposed intelligent modules is evaluated using a mathematical framework.
Обґрунтовано архітектурно-функціональну структуру адаптивних систем виявлення вторгнень (IDS), що базуються на ієрархічній взаємодії сенсорно-колекторних, діагностичних, когнітивних та оркестраційних доменів. Окрему увагу приділено формалізації циклу адаптивної безпеки на засадах continual learning, що забезпечує безперервне самонавчання системи без зупинки процесів моніторингу. Запропоновано механізми реалізації концепції «активної оборони» для проактивного блокування кіберзагроз та наведено математичний апарат оцінювання ефективності інтелектуальних модулів.
Обґрунтовано архітектурно-функціональну структуру адаптивних систем виявлення вторгнень (IDS), що базуються на ієрархічній взаємодії сенсорно-колекторних, діагностичних, когнітивних та оркестраційних доменів. Окрему увагу приділено формалізації циклу адаптивної безпеки на засадах continual learning, що забезпечує безперервне самонавчання системи без зупинки процесів моніторингу. Запропоновано механізми реалізації концепції «активної оборони» для проактивного блокування кіберзагроз та наведено математичний апарат оцінювання ефективності інтелектуальних модулів.
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Юрчук Н. П., Кириченко К. Д. Архітектурно-функціональна організація адаптивних систем виявлення кіберзагроз на основі технологій штучного інтелекту // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fm/all-fm-2026/paper/view/28680.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (3)
- Лисецький Ю. М. Штучний інтелект у кібербезпеці. Military strategy and technology. 2025. № 3(3). С. 94–99. DOI: https://doi.org/10.63978/3083-6476.2025.3.3.08.
- Wang Y.-C., Houng Y.-C., Chen H.-X., Tseng S.-M. Network Anomaly Intrusion Detection Based on Deep Learning Approach. Sensors. 2023. Vol. 23, no. 4. Art. 2171. DOI: https://doi.org/10.3390/s23042171.
- Zhang Y., Muniyandi R., Qamar F. A Review of Deep Learning Applications in Intrusion Detection Systems. Applied Sciences. 2025. Vol. 15, no. 3. Art. 1552. DOI: https://doi.org/10.3390/app15031552.