РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ
Keywords:
Ключевые слова. Информационная безопасность; Киберугрозы; Информационная безопасность; Защита данных.Abstract
Аннотация. С ростом киберугроз и угроз безопасности в цифровой среде
важность роли искусственного интеллекта в кибербезопасности становится все
более очевидной. Эффективное использование алгоритмов машинного
обучения, автоматизация обнаружения и реагирования на кибератаки, решение
этических вопросов, связанных с использованием искусственного интеллекта в
этой сфере, являются ключевыми аспектами современной кибербезопасности. В
данной статье рассматривается роль и влияние искусственного интеллекта на
кибербезопасность, определяются преимущества и проблемы, а также
обсуждаются этические аспекты этого вопроса.
References
Список использованной литературы.
[1]. Намиот Д.Е., Ильюшин Е.А., Чижов И.В. (2022). Искусственный
интеллект и кибербезопасность. International Journal of Open Information
Technologies, 10(9), 135-147.
[2]. Афанасьева Д.В. (2020). Применение искусственного интеллекта в
обеспечении безопасности данных. Известия Тульского государственного
университета. Технические науки, 2, 151-154.
[3]. Власенко А.В., Киселёв П.С., Склярова Е.А. (2021). Искусственный
интеллект и проблемы кибербезопасности. Технология Deepfake. Молодой
ученый, (21), 81-86.
[4]. Basnet, Ram, Srinivas Mukkamala, and Andrew H. Sung. "Detection of
phishing attacks: A machine learning approach." Soft computing applications in
industry. Springer, Berlin, Heidelberg, 2008. 373-383.
[5]. Divakaran, Dinil Mon, and Adam Oest. "Phishing Detection Leveraging
Machine Learning and Deep Learning: A Review." arXiv preprint arXiv:2205.07411
(2022). [15] Shenfield, Alex, David Day, and Aladdin Ayesh. "Intelligent intrusion
detection systems using artificial neural networks." Ict Express 4.2 (2018): 95-99.
[6]. Mishra, Preeti. "A detailed investigation and analysis of using machine
learning techniques for intrusion detection." IEEE Communications Surveys &
Tutorials 21.1 (2018): 686-728.
[7]. Noor, Umara. "A machine learning framework for investigating data
breaches based on semantic analysis of adversary’s attack patterns in threat intelligence
repositories." Future Generation Computer Systems 95 (2019): 467-487.
[8]. Dmitry, Namiot, Ilyushin Eugene, and Chizhov Ivan. "On a formal
verification of machine learning systems." International Journal of Open Information
Technologies 10.5 (2022): 30-34.
