АНАЛІЗ ЕФЕКТИВНОСТІ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛІЙ МЕЖЕВОГО ТРАФІКУ НА ОСНОВІ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ - Савченко, Тетяна; Луцька, Наталія; Власенко, Лідія; Томенко, Наталя (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
Анотація. У статті представлено підхід до побудови моделі виявлення аномалій в реальному часі в мережевому трафіку типу DoS (Denial of Service) та її інтеграцію в систему моніторингу. Це відкриває нові можливості для візуалізації, дослідження та розробки систем виявлення вторгнень (IDS) та побудови їх цифрових двійників, забезпечуючи гнучку платформу для моделювання кіберфізичних загроз і реагування на них. У роботі синтезовано низку моделей з різними архітектурами нейронних мереж, зокрема, різновиди CNN (Convolutional Neural Networks), LSTM (Long Short-Term Memory) та Autoencoder, проведено порівняння та вибір ефективної моделі для задачі прогнозування аномалій у мережевому трафіку за різнотипними метриками. Обрана модель обмінюється даними з середовищем Node-RED, що реалізує систему моніторингу трафіку та забезпечує графічне представлення результатів виявлення вторгнень, автоматичну реакцію, а також додаткову симуляцію мережевого трафіку. Модель слугує цифровим двійником для системи автоматичного виявлення аномалій. Такий підхід дозволяє розробити прототип системи, який може бути швидко розгорнутий без необхідності у складних обчислювальних ресурсах чи кластерних системах. Важливою особливістю застосованого підходу є поєднання використання сучасних моделей нейронних мереж з логікою автоматичного реагування, що дозволяє наблизити її поведінку до автономної системи захисту, здатної оперативно реагувати на кіберфізичні загрози у реальному часі. Це значно розширює можливості цифрових двійників у сфері навчання, тестування і розвитку сучасних систем кібербезпеки, а також підвищує ефективність досліджень і практичних розробок у галузі захисту інформації. Завдяки представленому рішенню відкриваються перспективи подальшої інтеграції складних моделей глибокого навчання, гібридних архітектур та систем автоматичного моніторингу мережевого трафіку.