Зауважено, що стрімкий розвиток сучасного інформаційного суспільства, зокрема, поширення систем e-business та e-commerce (CEB) в різних галузях економіки, викликав певні проблеми із забезпеченням їхньої кібербезпеки, та відповідно, розвиток ринку систем розпізнавання аномалій, кібератак і загроз, що дозволяють виявляти нелегітимні дії атакуючої сторони. Існуючі класичні системи виявлення атак мають істотні недоліки, що накладає обмеження на їх практичне використання. Зараз спостерігається тенденція зростання попиту на інтелектуальні технології захисту кіберпростору. Ці технології дозволять побудувати системи розпізнавання кіберзагроз, аномалій та атак на основі машинного навчання і теорії розпізнавання. Наголошено, що потрібні подальші дослідження, спрямовані на розвиток методологічних та теоретичних засад інформаційного синтезу систем кіберзахисту, здатних до самонавчання. Запропоновано математичну модель функціонування адаптивної системи розпізнавання кібератак (АСРК) за неоднорідних потоків запитів та мережевих класах кіберзагроз в CEB. Встановлено, що Марковські моделі процесів широко використовуються для аналізу й синтезу АСРК, причому властивість марковості є певним обмеженням на використовувані реальні сигнали, але цілком достатнім для розробки змістових методів аналізу й синтезу комплексів АСРК. Визначено, що математичні моделі з використанням апарату ланцюгів Маркова, є ефективним інструментом для кількісного оцінювання та розпізнавання складних кібератак із неоднорідними потоками запитів в АСРК.

  Повний текст PDF - 680.24 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"