УДК 004.8
DOI: 10.36871/2618-9976.2025.11-2.005

Авторы

Мария Алексеевна Журавлева,
Кандидат технических наук, доцент кафедры «Математика и информатика», Донской государственный технический университет, Ростов-На-Дону, Россия
Зурида Борисовна Батчаева,
Заместитель директора по молодежной политике института цифровых технологий, Северо-Кавказская государственная академия, Черкесск, Россия
Расул Халисович Бостанов,
Студент 2 курса по направлению «Прикладная информатика в экономике», Северо-Кавказская государственная академия, Черкесск, Россия

Аннотация

В статье рассматриваются современные подходы к применению искусственного интеллекта (ИИ) в сфере кибербезопасности, ориентированные на проактивное предотвращение кибератак. Особое внимание уделено методам машинного обучения, глубоким нейронным сетям и интеллектуальным системам мониторинга, обеспечивающим высокоэффективный анализ крупномасштабных данных и оперативное обнаружение аномальных моделей поведения. Авторы подчёркивают основные преимущества использования ИИ, включая автоматизацию реагирования на инциденты, повышение точности идентификации угроз и сокращение временных затрат на устранение их последствий. Наряду с этим освещаются существующие ограничения, такие как вероятность ошибок классификации и уязвимости ИИ-систем к целенаправленным атакам. Делается вывод о ключевой роли искусственного интеллекта в формировании устойчивой архитектуры цифровой защиты, а также обозначаются перспективные направления последующих научных исследований.

Ключевые слова

искусственный интеллект
кибербезопасность
машинное обучение
предотвращение кибератак
обнаружение угроз
нейронные сети
анализ аномалий
автоматизация реагирования
информационная безопасность

Список литературы

[1] Алексеев А. Н. Искусственный интеллект в обеспечении кибербезопасности: методы и технологии: монография. Москва: Горячая линия—Телеком, 2021. 248 с.
[2] Бондаренко А. В., Сметанин А. Ю. Машинное обучение и анализ данных в информационной безопасности: учебное пособие. Санкт-Петербург: Питер, 2020. 336 с.
[3] Веселов А. В. Информационная безопасность: современные угрозы и методы защиты: учебник. Москва: Юрайт, 2022. 412 с.
[4] Гаркуша В. Ю., Панков В. В. Методы анализа аномалий в компьютерных сетях: монография. Новосибирск: Наука, 2020. 303 с.
[5] Дорошенко А. Б., Кочетков С. А. Введение в кибербезопасность и интеллектуальные системы мониторинга. Москва: Лань, 2021. 284 с.
[6] Журавлёв Ю. И., Рыбников К. А. Математические методы распознавания образов и машинного обучения: учебное пособие. Москва: Физматлит, 2019. 368 с.
[7] Котенко И. В., Саенко И. Б., Чечулин А. А. Интеллектуальные методы обнаружения кибератак и вторжений: монография. Санкт-Петербург: Университет ИТМО, 2021. 354 с.
[8] Мишутин А. В. Технологии искусственного интеллекта в анализе вредоносных программ // Вопросы кибербезопасности. 2020. № 4(38). С. 15–23.
[9] Панкратов Н. М. Обнаружение вторжений в сетях на основе методов машинного обучения // Безопасность информационных технологий. 2021. Т. 28. № 2. С. 54–63.
[10] Суворов А. В., Еремин С. Н. Поведенческий анализ пользователей в системах информационной безопасности // Информационное общество. 2022. № 3. С. 45–52.