Розробка модульних нейронних мереж для виявлення різних класів мережевих атак

Simple item page
dc.contributor.authorСкладанний, Павлоuk_UA
dc.contributor.authorКостюк, Юліяuk_UA
dc.contributor.authorРзаєва, Світланаuk_UA
dc.contributor.authorСамойленко, Юліяuk_UA
dc.contributor.authorСавченко, Тетянаuk_UA
dc.date.accessioned2026-04-28T06:46:34Z
dc.date.available2026-04-28T06:46:34Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionThe article discusses the development of modular neural networks for detecting different classes of network attacks, which is an important step towards improving intrusion detection systems. Modern attack detection systems face numerous limitations, including low efficiency when analyzing large volumes of data, high training time requirements, and challenges in adapting to new types of threats. These shortcomings are due to the use of monolithic approaches, where all network interaction parameters are processed within a single neural network, significantly reducing the system’s flexibility and effectiveness. The modular approach proposed in the article involves using separate neural networks to process groups of similar network interaction parameters, which increases attack detection efficiency, reduces model training time, and enables dynamic disabling or retraining of individual modules without stopping the entire system. This architecture allows for more effective attack classification and enhances the system’s ability to adapt to new threats. The article also thoroughly analyzes the advantages of the modular approach compared to traditional monolithic systems, providing significantly greater flexibility and accuracy in detecting and classifying various types of attacks.en_US
dc.description.abstractУ статті розглянуто розробку модульних нейронних мереж для виявлення різних класів мережевих атак, що є важливим кроком у напрямку удосконалення систем виявлення вторгнень. Сучасні системи виявлення атак стикаються з численними обмеженнями, серед яких основними є низька ефективність при аналізі великих обсягів даних, високі вимоги до часу навчання моделей, а також проблеми з адаптацією до нових типів загроз. Ці недоліки обумовлені використанням монолітних підходів, при яких усі параметри мережевої взаємодії обробляються в рамках однієї нейронної мережі, що значно знижує гнучкість та ефективність системи. Пропонований у статті модульний підхід передбачає використання окремих нейронних мереж для обробки груп однотипних параметрів мережевої взаємодії, що дозволяє підвищити ефективність виявлення атак, зменшити час навчання моделей, а також здійснювати динамічне відключення або перепідготовку окремих модулів без необхідності зупиняти роботу всієї системи. Така архітектура дозволяє більш ефективно класифікувати атаки, а також покращити здатність системи до адаптації до нових загроз. У статті також детально аналізуються переваги модульного підходу порівняно з традиційними монолітними системами, що забезпечують значно більшу гнучкість і точність у виявленні та класифікації різних класів атак.uk_UA
dc.identifier.citation111uk_UA
dc.identifier.issn2663-4023
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.27.772
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/39161
dc.language.isoukuk_UA
dc.relation.sourceКібербезпека: освіта, наука, технікаuk_UA
dc.statusfirst publisheduk_UA
dc.subjectкібербезпекаuk_UA
dc.subjectкіберзагрозаuk_UA
dc.subjectмодульні нейронні мережіuk_UA
dc.subjectкібератакаuk_UA
dc.subjectмережеві атакиuk_UA
dc.subjectаналіз трафікуuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectкласифікація загрозuk_UA
dc.subjectградієнтний спускuk_UA
dc.subjectсистема виявлення вторгненьuk_UA
dc.subjectстаттяuk_UA
dc.subjectcybersecurityen_US
dc.subjectcyber threaten_US
dc.subjectmodular neural networksen_US
dc.subjectcyberattacken_US
dc.subjectnetwork attacksen_US
dc.subjecttraffic analysisen_US
dc.subjectmachine learningen_US
dc.subjectthreat classificationen_US
dc.subjectgradient descenten_US
dc.subjectintrusion detection systemen_US
dc.titleРозробка модульних нейронних мереж для виявлення різних класів мережевих атакuk_UA
dc.title.alternativeDevelopment of modular neural networks for detecting different classes of network attacksen_US
dc.typeArticleuk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Rozrobka_modulnykh_neironnykh_merezh_dlia_vyiavlennia_riznykh_klasiv_merezhevykh_atak.pdf
Size:
883.55 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Кафедра інформатики