Олійник, М. С.Медолиз, Маргарита Миколаївна2026-06-242026-06-242026Олійник М.С., Медолиз М.М. Методи машинного навчання для виявлення мережевих вторгнень у системах кібербезпеки. Матеріали ХVІІI Всеукраїнської науково-практичної конференції «Тенденції розвитку ІТ-технологій в Україні»: збірник наукових праць. Черкаси, 2026. С. 90-93http://csbc.edu.ua/documents/student/2404265.pdfhttps://dr.csbc.edu.ua/handle/123456789/2358У сучасному середовищі інформаційних технологій динаміка розвитку кіберзагроз вимагає впровадження інтелектуальних засобів захисту. Традиційні системи виявлення вторгнень (IDS), що базуються на сигнатурному аналізі, демонструють обмежену ефективність проти атак нового типу, оскільки вони нездатні розпізнавати аномалії, що відсутні у заздалегідь визначених базах даних. Саме тому застосування методів машинного навчання є пріоритетним напрямком, що дозволяє автоматизувати процес ідентифікації підозрілої активності на основі аналізу статистичних характеристик мережевих потоків.SOCIAL SCIENCES::Statistics, computer and systems science::Informatics, computer and systems scienceSOCIAL SCIENCES::Statistics, computer and systems science::Informatics, computer and systems science::Information technologyThesis