МЕТОДИЧНИЙ ПІДХІД ДО КОМПЛЕКСНОЇ ІНДЕНТИФІКАЦІЇ ТА АНАЛІЗУ КІБЕРЗАГРОЗ ТРАФІКУ В ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙНИХ МЕРЕЖАХ 5G/IMT-2020 НА ОСНОВІ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ - ТУРОВСЬКИЙ, Олександр; РИЖАКОВ, Микола (ВИМІРЮВАЛЬНА ТА ОБЧИСЛЮВАЛЬНА ТЕХНІКА В ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСАХ, 2025)
В роботі проведено аналіз процесу ідентифікації та аналізу кіберзагроз вхідного трафіку в мережах 5G/IMT-2020, побудованих по технології Ultra-reliable and low latency communications, визначені його особливості та напрямки досліджень по підвищенню ефективності та моніторингу трафіку та аналізу кіберзагроз. Для вирішення завдання ідентифікації трафіку та аналізу кіберзагроз мережі 5G/IMT-2020 в роботі розроблена та подана відповідний методичний підхід. Вказаний методичний підхід включає формування масивів метаданих вхідного потоку корисних даних та даних кібератак, модифікацію їх в набір навчальних даних, формування навчального програмно-апаратного комплексу та розбудову структури нейронної мережі, проведення процесу навчання нейронної мережі та втілення її в процес ідентифікації трафіку та аналізу кіберзагроз в телекомунікаційних мережах 5G/IMT-2020. Оцінка результатів процесу навчання запропонованої нейронної мережі та перевірки її роботи на тестових наборах даних у навченому стані показала, що подана в роботі нейронна мережа здатна провести моніторинг та ідентифікувати згенерований від сервісів Інтернету Речей трафік з ймовірністю до 99,7%. В процесі моніторингу та ідентифікації трафіку від двох та більше сервісів дана ймовірність може знизитися, проте перебуває у допустимих межах 80-90%.