Автоматизований моніторинг кіберзагроз за допомогою систем машинного навчання

Abstract

Автоматизований моніторинг кіберзагроз на основі методів машинного навчання формує нову парадигму забезпечення кібербезпеки, орієнтовану на аналітичну обробку великих обсягів даних, самонавчання та адаптацію до змін середовища. Реалізація подібних систем дозволяє підвищити точність виявлення загроз, зменшити час реагування на інциденти, оптимізувати використання ресурсів служби безпеки й створити динамічну модель захисту інформаційних ресурсів у мінливому кіберпросторі.

Automated monitoring of cyber threats based on machine learning methods forms a new paradigm of cyber security, focused on analytical processing of large volumes of data, self-learning and adaptation to environmental changes. The implementation of such systems makes it possible to increase the accuracy of threat detection, reduce incident response time, optimize the use of security service resources, and create a dynamic model for protecting information resources in a changing cyberspace.