ВДОСКОНАЛЕННЯ ІСНУЮЧИХ АЛГОРИТМІВ ВИЯВЛЕННЯ ТА БОРОТЬБИ ЗІ ШКІДЛИВИМИ ПРОГРАМАМИ

Анотація

У цій статті розглянуто вдосконалення існуючих алгоритмів для ефективного виявлення та боротьби зі шкідливими програмами у комп'ютерних системах. Основна наукова новизна роботи полягає в інтеграції графових баз даних з алгоритмами машинного навчання для виявлення складних взаємозв'язків між компонентами системи, використанні інтелектуальної обробки великих даних для аналізу мережевого трафіку у реальному часі, а також у застосуванні Explainable AI для підвищення прозорості та довіри до рішень, які приймає система. Запропоновані методи спрямовані на покращення точності, продуктивності та пояснюваності систем виявлення шкідливих програм. Дослідження також включає аналіз ефективності запропонованих підходів у порівнянні з існуючими методами, зокрема оцінку їхньої продуктивності у різних сценаріях кібербезпеки. Визначено, що використання графових баз даних дозволяє краще моделювати взаємодії між компонентами системи, що підвищує ефективність виявлення загроз. Застосування Explainable AI дозволяє не тільки виявляти шкідливі програми, але й надавати обґрунтовані пояснення щодо виявлених загроз, що значно покращує можливості адміністраторів у прийнятті рішень та підвищує загальний рівень безпеки.