ВПЛИВ ОПТИМІЗАЦІЇ ДАТАСЕТУ CSE–CIC–IDS2018 НА ЕФЕКТИВНІСТЬ ГІБРИДНОЇ СТЕКІНГОВОЇ МОДЕЛІ ВИЯВЛЕННЯ МЕРЕЖЕВИХ ВТОРГНЕНЬ - Гамза, Дмитро (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
У цій статті представлено розширений порівняльний аналіз ефективності гібридної стекінгової моделі, призначеної для виявлення мережевих вторгнень, де особливий акцент зроблено на трансформації показників продуктивності до та після впровадження комплексного методу попередньої обробки сучасного датасету CSE–CIC–IDS2018. Запропонований підхід до підготовки даних базується на синергії трьох стратегічних компонентів: алгоритму SMOTE для інтелектуального балансування класів шляхом генерації синтетичних зразків міноритарних атак, методу Min–Max нормалізації для масштабування ознакового простору до діапазону [0, 1], що забезпечує рівномірний внесок кожного параметра у процес навчання, та методу головних компонент (PCA) для агресивного зниження розмірності даних без втрати ключової дисперсії. Для досягнення максимальної об’єктивності та верифікації результатів було проведено масштабний експериментальний цикл, що охоплював навчання й тестування ключових фундаментальних алгоритмів машинного навчання, а також десяти унікальних конфігурацій гібридного метакласифікатора на основі стекінгового ансамблю. Експериментально доведено, що така глибока оптимізація вхідних даних дозволяє гібридній моделі подолати проблему «перенавчання» на мажоритарних класах та значно підвищити аналітичну потужність, що відобразилося у зростанні показника Accuracy на 3,87% та F1–міри на 5,11%. Найбільш критичним для практичного застосування результатом стало радикальне скорочення часу прогнозування на 76,0%, що фактично знімає обчислювальні бар’єри для інтеграції складних ансамблевих методів у високонавантажені системи виявлення вторгнень, які працюють у режимі реального часу. Таким чином, інтеграція SMOTE, Min–Max нормалізації та PCA визначена як фундаментальна архітектурна передумова для створення стійких до кіберзагроз систем нового покоління, здатних ефективно виявляти аномалії в умовах високої інтенсивності мережевого трафіку.