ГІБРИДНИЙ МЕТОД ЗМЕНШЕННЯ РОЗМІРНОСТІ ОЗНАК В СИСТЕМАХ ВИЯВЛЕННЯ ВТОРГНЕНЬ - Кулько, Андрій; Толюпа, Сергій (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2026)
Статтю присвячено вирішенню актуальної науково-практичної задачі - оптимізації простору ознак мережевого трафіку для підвищення ефективності інтелектуальних систем виявлення вторгнень (СВВ). В умовах функціонування високошвидкісних гетерогенних мереж та суворих обмежень на обчислювальні ресурси об'єктів критичної інфраструктури, висока вимірність, розрідженість і мультиколінеарність сучасних стеків даних генерують ефект «прокляття розмірності», що призводить до перенавчання моделей класифікації та затримок інференсу. Для подолання цих обмежень запропоновано лінійну гібридну методику математичної редукції ознак PCA+LDA, яка діє як двоетапний конвеєрний фільтр. На першому етапі метод головних компонент (PCA) функціонує в режимі без учителя (unsupervised), забезпечуючи денойзинг, усунення лінійних залежностей та первинне стиснення даних без втрати інформативної дисперсії. На другому етапі лінійний дискримінантний аналіз (LDA) з учителем (supervised) проектує вектор на підпростір, що максимізує геометричну роздільність між класами аномалій та легітимного трафіку на основі міжкласової та внутрішньокласової дисперсії. Верифікацію методики здійснено на репрезентативних еталонних датасетах NSL-KDD та CICIDS2017. Математично доведено, що гібридний підхід забезпечує екстремальне стиснення вхідного вектора ознак (у 10 разів для NSL-KDD та майже в 14 разів для CICIDS2017) із супутнім зростанням точності розпізнавання міноритарних загроз (U2R, R2L) та складних сучасних веб-атак. Загальний рівень хибних тривог (False Positives) знижено до рекордних ~0.45% та ~0.95% відповідно. Завдяки низькій обчислювальній складності та матричному характеру лінійного інференсу вдалося скоротити час навчання класифікаторів до 4% від базового рівня. Це робить запропонований підхід придатним для інтеграції у високонавантажені вузли фільтрації гігабітного трафіку в реальному часі (Real-Time) безпосередньо на рівні ядра операційної системи або на базі програмованих мережевих карт (SmartNIC). Визначено напрямки подальших досліджень, зокрема розробку механізмів адаптації архітектури до концептуального зсуву даних (Concept Drift) в динамічних мережевих середовищах та підвищення стійкості моделей до змагальних атак штучного інтелекту (Adversarial Machine Learning).