РЕАЛІЗАЦІЯ ГІБРИДНОГО ПІДХОДУ НА ОСНОВІ МЕТОДІВ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ В СИСТЕМАХ ВИЯВЛЕННЯ ВТОРГНЕНЬ - Толюпа, Сергій; Кулько, Андрій (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
Зростання кібервпливу та його різноманітність у кіберпросторі вимагають проактивного підходу до розробки інтелектуальних моделей і методів. Ці засоби необхідні для ефективного аналізу даних та їх застосування у сфері кіберпротидії. Критично важливим є дослідження інноваційних рішень, здатних орієнтуватися у складнощах великих наборів даних. Мета дослідження є забезпечити не лише точність аналізу, а й своєчасне отримання цінної інформації. Такі дослідницькі зусилля є незамінними для задоволення зростаючого попиту на надійні можливості обробки даних у різних секторах. Розвиток інформаційних технологій призвів до значного зростання кількості атак на компоненти інформаційних систем. Це зробило завдання виявлення вторгнень (Intrusion Detection) надзвичайно актуальним та критично важливим. У цьому контексті, методи інтелектуального аналізу даних (Data Mining) пропонують широкі можливості для застосування в різних науково-технічних галузях, включаючи вирішення завдань інформаційної безпеки. Ця стаття присвячена дослідженню застосування методів інтелектуального аналізу даних у системах виявлення вторгнень (СВВ). У роботі класифіковано системи виявлення вторгнень за різними критеріями та проаналізовано математичний апарат обраних методів. Здійснено огляд популярних методів Data Mining, що знайшли широке застосування в використанні для виявлення та протидії кібзагрозам. Розглянуто детально три методи: опорних векторів, кластеризації та головних компонент як одноосібні та створено на їх основі гібридний метод виявлення вторгнень. Ефективність розглянутих методів оцінювалися за показниками правильного розпізнавання кібератак TPR (true positive rate) та помилкового спрацювання FPR (false positive rate). Гібридний метод використовує принцип багатошарового захисту. Він поєднує високу точність SVM для відомих загроз із високою чутливістю кластеризації/PCA для невідомих загроз, забезпечуючи оптимальний баланс між правильним та хибним спрацюванням у реальному середовищі.