Алгоритмы обнаружения аномалий в сетевом трафике с использованием машинного обучения

Abstract

В современном информационном обществе, где сетевая безопасность
играет важную роль, обнаружение аномалий в сетевом трафике является
существенной задачей. Данная статья фокусируется на исследовании и
разработке алгоритма обнаружения аномалий в сетевом трафике с
использованием методов машинного обучения, в частности, нейронных сетей.
Целью данного исследования является создание эффективной модели,
способной автоматически выявлять аномальные активности в сетевом
трафике, что позволит оперативно реагировать на потенциальные угрозы и
обеспечивать надежную безопасность сетей