БАЄСІВСЬКИЙ ПІДХІД У НАВЧАННІ ГЛИБИННИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ УПРАВЛІННЯ РИЗИКАМИ КІБЕРФІЗИЧНИХ СИСТЕМ - Рибальченко, Людмила; Прокопович-Ткаченко, Дмитро (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
Дана стаття присвячена дослідженню використання баєсівського підходу при навчанні глибинних нейронних мереж для задач управління ризиками в кіберфізичних системах. Кіберфізичні системи (КФС) є складними комплексами, що об’єднують обчислювальні та фізичні компоненти та вимагають чіткого підходу до управління безпекою та ризиками. Традиційні методи оцінювання загроз і вразливостей часто не враховують високого рівня невизначеності, властивого складним середовищам з динамічною природою кіберзагроз. Натомість баєсівський підхід забезпечує імовірнісне моделювання та дозволяє інтегрувати апріорні знання про систему в процес навчання нейронних мереж. У роботі пропонується детальний огляд теоретичних основ баєсівських нейронних мереж (Bayesian Neural Networks, BNNs), порівняння їх з класичними детермінованими моделями глибинного навчання та приклади застосування для адаптивної оцінки ризиків. Проведено аналіз існуючих методів варіаційного баєсівського підходу, а також їх роль у підвищенні точності та надійності прогнозування потенційних загроз. Розглянуто основні етапи методології дослідження, включаючи проєктування архітектури нейронної мережі, вибір апріорних розподілів та схеми тренування з використанням стохастичних градієнтних методів. У результатах наведено експериментальні оцінки та порівняння з класичними підходами, а також продемонстровано практичні аспекти реалізації баєсівських BNNs для реальних КФС. Обговорення висвітлює переваги та недоліки баєсівського підходу, підкреслює необхідність урахування невизначеностей і пропонує напрями подальших досліджень. Окрему увагу приділено використанню змінної якості даних від сенсорів та механізмам реакції системи на динамічні умови в контексті оцінки ризиків. Наведені висновки та практичні рекомендації можуть стати основою для впровадження описаних методів у різноманітні застосування, такі як промислова автоматизація, інтелектуальні транспортні системи, критична інфраструктура тощо.