Аналіз та дослідження використання штучного інтелекту в сфері кібербезпеки: переваги та недоліки

Abstract

Мета дипломної роботи полягає у вивченні можливостей штучного інтелекту (ШІ) у вирішенні задач кібербезпеки, зокрема виявлення та нейтралізації фішингових листів. Дослідження ґрунтується на аналізі сучасних методів машинного навчання та глибокого навчання, з використанням програмного забезпечення для тестування алгоритмів в реальних умовах. Результати роботи показали, що впровадження ШІ в системи кібербезпеки не тільки покращує швидкість і точність виявлення кіберзагроз, але й дозволяє виявляти складніші і раніше невідомі атаки. Особлива увага у дослідження приділялась використанню ШІ для захисту інформаційної безпеки, з огляду на ймовірні ризики порушення конфіденційності та можливі зловживання технологіями. У роботі пропонується використання розроблених методик і технологій для подальшого розвитку інструментів кібербезпеки, зокрема, розробку нових алгоритмів ШІ, які можуть адаптуватись до нових загроз і забезпечити більш стійкий захист систем. Також згадується необхідність подальших досліджень в області балансу між ефективністю ШІ та забезпеченням конфіденційності користувачів. Дипломна робота вносить значний вклад у розуміння потенціалу ШІ в кібербезпеці та вказує на важливість продовження досліджень в цій галузі для забезпечення адаптації до змінюваних умов кіберзагроз.

The aim of this thesis is to explore the capabilities of artificial intelligence (AI) in addressing cybersecurity challenges, particularly in the detection and neutralization of phishing emails. The research is based on the analysis of modern machine learning and deep learning methods, using software to test algorithms in real-world conditions. The results of the study demonstrated that the implementation of AI in cybersecurity systems not only increases the speed and accuracy of detecting cyber threats but also enables the identification of more complex and previously unknown attacks. The research pays special attention to aspects of using AI for cybersecurity, considering potential risks to privacy and possibilities for technology misuse. The work proposes the use of the developed methodologies and technologies for the further development of cybersecurity tools, particularly the creation of new AI algorithms that can adapt to new threats and provide more robust system protection. It also emphasizes the need for further research in balancing AI efficiency with user privacy. This thesis makes a significant contribution to the understanding of AI's potential in cybersecurity and highlights the importance of continuing research in this field to ensure adaptation to evolving cyber threat conditions.