СИСТЕМА ВИЯВЛЕННЯ DDOS-АТАК - Василенко, Ольга; Коротун, Андрій (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2026)
Предметом цього дослідження є комплексний аналіз та розробка автоматизованої системи класифікації мережевого трафіку, для виявлення DDoS атак. Дослідження зосереджено на переході від традиційних парадигм захисту на основі сигнатур, які стають дедалі менш ефективними проти сучасних, поліморфних та високоінтенсивних кіберзагроз, до систем виявлення на основі аномалій, що працюють на основі штучного інтелекту (ШІ). Метою роботи є пошук ефективних алгоритмів ШІ до аналізу мережевого трафіку та розробка прикладного програмного рішення, здатного виявляти та автоматично реагувати на DDoS атаки для забезпечення безпеки сучасних інформаційних систем. У статті було вирішено такі завдання: проведено аналіз сучасних кіберзагроз та обмежень традиційних систем IDS/IPS, підкреслюючи необхідність адаптивних рішень на основі ШІ; проведено порівняльне дослідження на основі метрик якості алгоритмів машинного та глибокого навчання: "Дерева рішень", "Випадкового лісу", методу опорних векторів (SVM) та багатошарового перцептрона (MLP). За допомогою бібліотек Python розроблено програму для виявлення DDoS-атак. Надано практичні рекомендації щодо впровадження, підтримки та подальшого вдосконалення системи в реальній мережевій інфраструктурі. Були отримані такі результати: доведено, що незважаючи на високу точність алгоритмів глибокого навчання, зокрема MLP, обчислювальна складність та час навчання роблять їх менш придатними для реагування на швидкі і напружені атаки, натомість алгоритм "Випадковий ліс" був визначений оптимальним рішенням. Розроблене програмне забезпечення на основі цього алгоритму здійснює бінарну класифікацію трафіку в режимі реального часу, візуалізує та аналізує отримані дані та дозволяє інтегрувати результати виявлення в правила динамічного брандмауера. Висновки: Отримані результати свідчать про те, що ансамблеві методи є перспективними для застосувань кібербезпеки, де критично важливими є висока точність та швидкість реагування, зокрема алгоритм "Випадковий ліс" забезпечує баланс швидкості та точності для виявлення DDoS. Інтеграція цих результатів у вигляді методології в освітню програму F5 Кібербезпека та захист інформації по Кафедрі «Інформаційна безпека та наноелектроніка» НУ «Запорізька політехніка» підтверджує практичну та академічну актуальність дослідження.