ENHANCING CYBERSECURITY WITH ADAPTIVE ANOMALY DETECTION SYSTEMS THROUGH MACHINE LEARNING

Аннотация

По мере того, как угрозы кибербезопасности становятся все более сложными и частыми, неэффективность традиционных мер безопасности для противодействия этим развивающимся угрозам становится все более очевидной. В этой статье исследовалась интеграция адаптивных систем обнаружения аномалий, улучшенных машинным обучением, как жизненно важного достижения в области защиты от кибербезопасности в сфере информационных технологии. Благодаря аналитическому и эмпирическому изучению различных алгоритмов машинного обучения, предназначенных для обнаружения аномалий в режиме реального времени, это исследование оценило способность этих систем адаптивно выявлять и смягчать киберугрозы. Методология включила в себя создание адаптивных моделей для выявления аномалии с использованием машинного обучения на языке Python, тщательное изучение роли машинного обучения в распознавании образов и обнаружении аномалий, а также критический анализ архитектуры системы и адаптивных возможностей. Основные результаты показали, что адаптивные системы обнаружения аномалий на основе машинного обучения значительно превосходят традиционные модели за счет повышения точности обнаружения и уменьшения количества ложных срабатываний, что связано с их непрерывным обучением на основе динамики данных. Эти результаты подчеркнули важность и актуальность использования передовых технологий машинного обучения в кибербезопасности, предлагая упреждающий и интеллектуальный подход к защите цифровых инфраструктур от сложной среды угроз. Это исследование не только доказало эффективность адаптивных систем обнаружения аномалий в повышении кибербезопасности, но также подчеркнуло острую необходимость в постоянных исследованиях и инновациях в этой области, что стало решающим шагом на пути к разработке более устойчивых и прогнозирующих механизмов безопасности.