Телефон: 8-800-350-22-65
WhatsApp: 8-800-350-22-65
Telegram: sibac
Прием заявок круглосуточно
График работы офиса: с 9.00 до 18.00 Нск (5.00 - 14.00 Мск)

Статья опубликована в рамках: CLIV Международной научно-практической конференции «Научное сообщество студентов XXI столетия. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ» (Россия, г. Новосибирск, 06 октября 2025 г.)

Наука: Информационные технологии

Скачать книгу(-и): Сборник статей конференции

Библиографическое описание:
Копенов С.Д. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СИСТЕМАХ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ // Научное сообщество студентов XXI столетия. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ: сб. ст. по мат. CLIV междунар. студ. науч.-практ. конф. № 10(152). URL: https://sibac.info/archive/technic/10(152).pdf (дата обращения: 12.10.2025)
Проголосовать за статью
Идет голосование
Эта статья набрала 0 голосов (обновление каждые 15 минут)
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В СИСТЕМАХ ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ

Копенов Санат Думанович

студент, Карагандинский технический университет имени Абылкаса Сагинова,

Казахстан, г. Караганда

Елеукешов Айбек Ергалиевич

научный руководитель,

старший преподаватель кафедры физического воспитания, Карагандинский технический университет имени Абылкаса Сагинова,

Казахстан, г. Караганда

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN INFORMATION SECURITY SYSTEMS

 

Kopenov Sanat Dumanovich

Student, Karaganda Technical University named after Abylkas Saginov,

Kazakhstan, Karaganda

Eleukeshov Aibek Yergalievich

Scientific supervisor, lecturer of the Department of Physical Education, Karaganda Technical University named after Abylkas Saginov,

Kazakhstan, Karaganda

 

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются современные подходы к использованию искусственного интеллекта (ИИ) в обеспечении информационной безопасности. Показано, что ИИ способствует автоматизации процессов обнаружения угроз, анализа поведения пользователей и предотвращения кибератак. Приведены примеры использования машинного обучения и нейронных сетей для анализа сетевого трафика, выявления аномалий и прогнозирования инцидентов безопасности.

ABSTRACT

The article examines modern approaches to the use of artificial intelligence (AI) in ensuring information security. It is shown that AI contributes to the automation of threat detection, user behavior analysis, and cyberattack prevention. Examples are given of using machine learning and neural networks for network traffic analysis, anomaly detection, and security incident prediction.

 

Ключевые слова: искусственный интеллект; кибербезопасность; машинное обучение; защита информации; нейронные сети.

Keywords: artificial intelligence; cybersecurity; machine learning; information protection; neural networks.

 

Введение

Современное развитие цифровых технологий сопровождается ростом числа киберугроз, что делает задачи информационной безопасности крайне актуальными. Искусственный интеллект (ИИ) становится одним из ключевых инструментов, способных повысить эффективность защиты данных. Он позволяет анализировать большие объёмы информации, автоматизировать выявление аномалий и адаптироваться к новым видам атак.

1. Применение искусственного интеллекта в кибербезопасности

ИИ используется для мониторинга сетевого трафика, анализа логов и прогнозирования атак. Системы машинного обучения позволяют выявлять подозрительные действия пользователей и вредоносные процессы. Например, алгоритмы глубокого обучения успешно применяются в системах предотвращения вторжений (IDS/IPS), обеспечивая быстрое реагирование на угрозы.

2. Методы машинного обучения в анализе угроз

Машинное обучение (ML) играет ключевую роль в анализе сетевых данных. Модели классификации позволяют отличать нормальную активность от вредоносной, а методы кластеризации — выявлять новые, неизвестные угрозы. Использование ML снижает нагрузку на специалистов по безопасности и повышает точность анализа.

3. Нейронные сети и интеллектуальные системы защиты

Нейронные сети способны выявлять сложные зависимости и закономерности, недоступные традиционным алгоритмам. Они используются в антифишинговых системах, при анализе поведения пользователей и распознавании вредоносного кода. Современные решения объединяют ИИ с технологиями блокчейна и квантовой криптографии, создавая комплексные системы защиты.

4. Проблемы и перспективы

Несмотря на преимущества, использование ИИ в кибербезопасности связано с рядом проблем: высокой вычислительной сложностью, зависимостью от обучающих данных и риском ложных срабатываний. В перспективе развитие автономных интеллектуальных систем позволит создать полностью самонастраивающиеся платформы защиты.

Заключение

Искусственный интеллект является важнейшим направлением развития информационной безопасности. Его применение обеспечивает прогнозирование и предотвращение угроз, а также автоматизацию анализа данных. В будущем интеграция ИИ в системы защиты станет стандартом, повышающим устойчивость цифровой инфраструктуры к кибератакам.

 

Список литературы:

  1. Березовин Н.А. Основы криптографии: учеб. пособие. Мн.: Новое знание, 2004. — 336 с.
  2. Мижериков В.А., Юзефавичус Т.А. Введение в информационные технологии: учеб. пособие. М.: Информатика, 2005. — 352 с.
  3. Сабиров В.Ш. Предмет исследования защиты информации // Судебный вестник. — 2004. — № 6. [электронный ресурс] — Режим доступа: http://www.it.ru/article.php?no=317 (дата обращения: 12.12.2012).
  4. Кузнецов А.А. Искусственный интеллект в кибербезопасности. — М.: Академия, 2023. — 280 с.
  5. Gartner Research. AI in Cybersecurity: Trends and Forecasts. — 2024. — URL: https://www.gartner.com (дата обращения: 01.10.2025).
Проголосовать за статью
Идет голосование
Эта статья набрала 0 голосов (обновление каждые 15 минут)
Дипломы участников
У данной статьи нет
дипломов

Оставить комментарий