Перспективи використання штучного інтелекту у кібербезпеці

Abstract

Актуальність теми дослідження полягає в збільшенні обсягів цифрової інформації та зростанні кількості користувачів інтернету, зростає і кількість кіберзагроз, які стають дедалі складнішими і витонченішими. Системи аутентифікації, що забезпечують доступ до інформаційних ресурсів, є ключовими елементами захисту даних, і їхній захист потребує постійного вдосконалення. Метою дипломної роботи є дослідження сучасних методів і технологій штучного інтелекту, зокрема нейронних мереж, для захисту систем аутентифікації та підвищення рівня кібербезпеки. Об’єктом дослідження дипломної роботи є системи аутентифікації та їхні засоби захисту від кіберзагроз з використанням технологій штучного інтелекту. Предметом розробки є нейромережеві моделі та алгоритми машинного навчання, які застосовуються для підвищення ефективності та надійності систем аутентифікації у контексті кібербезпеки. Методи дослідження: вимірювання ефективності нейромережевих моделей у виявленні та протидії кіберзагрозам, аналіз даних, моделювання та тестування розроблених систем. Результатами проведеної роботи є розробка та впровадження ефективної нейромережевої моделі для захисту системи аутентифікації, яка демонструє високу точність і швидкість у виявленні спроб несанкціонованого доступу.

The relevance of the research topic lies in the increase in the amount of digital information and the growth in the number of Internet users, and the number of cyber threats, which are becoming more and more complex and sophisticated, is also increasing. Authentication systems that provide access to information resources are key elements of data protection, and their protection requires constant improvement. The aim of the thesis is to research modern methods and technologies of artificial intelligence, in particular neural networks, to protect authentication systems and increase the level of cyber security. The object of research of the thesis is authentication systems and their means of protection against cyber threats using artificial intelligence technologies. The subject of development is neural network models and machine learning algorithms, which are used to improve the efficiency and reliability of authentication systems in the context of cyber security. Research methods: measuring the effectiveness of neural network models in detecting and countering cyber threats, data analysis, modeling and testing of developed systems. The results of the work are the development and implementation of an effective neural network model to protect the authentication system, which demonstrates high accuracy and speed in detecting unauthorized access attempts.