ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ МЕТОДІВ ГЛИБОКОГО ТА МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ МЕРЕЖЕВИХ ВТОРГНЕНЬ - Рихва, Володимир; Солодовник, Ганна (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2026)
У статті представлено результати комплексного порівняльного дослідження шести методів машинного та глибокого навчання для задачі багатокласової класифікації мережевих атак. Досліджено ефективність згорткової нейронної мережі (CNN-IDS), мережі довгої короткочасної пам’яті (LSTM-IDS), градієнтного бустингу LightGBM та CatBoost, архітектури Transformer-IDS на основі механізму самоуваги, а також моделі Mamba-IDS на базі селективних просторів станів (Selective State Space Model, S6). Експерименти проведено на чотирьох еталонних наборах даних мережевого трафіку: CIC-IDS2017, CIC-IDS2018, UNSW-NB15 та CICIoT2023. Для забезпечення відтворюваності результатів застосовано єдиний протокол попередньої обробки даних із стандартизацією ознак, стратифікованим розділенням 70/15/15 та зваженою функцією втрат для подолання дисбалансу класів. Оцінювання проведено за метриками Accuracy, Macro F1-score, MCC (коефіцієнт кореляції Метьюза) та Weighted F1-score. Результати показали, що градієнтний бустинг LightGBM забезпечує найвищу точність на всіх чотирьох наборах даних. Моделі глибокого навчання (CNN, LSTM, Transformer, Mamba) продемонстрували кращу здатність до узагальнення на незбалансованих наборах даних, зокрема вищий Macro Recall для рідкісних класів атак. Модель Mamba-IDS показала конкурентоспроможні результати порівняно з Transformer-IDS за лінійної обчислювальної складності O(n) замість квадратичної O(n²), що робить її перспективною для обробки довгих послідовностей мережевого трафіку в реальному часі. Аналіз per-class F1-score виявив суттєві відмінності у здатності моделей розпізнавати рідкісні класи атак, що підкреслює необхідність багатокласового оцінювання замість загальної точності. Дослідження робить внесок у розуміння переваг та обмежень сучасних архітектур нейронних мереж для систем виявлення вторгнень, а також надає практичні рекомендації щодо вибору оптимального методу залежно від характеристик набору даних та вимог до часу обробки.