Правильная ссылка на статью:
Камара А.С..
Роль когнитивно-информационных технологий в кибербезопасности: обнаружение угроз и адаптивные системы защиты
// Вопросы безопасности. – 2024. – № 1.
– С. 61-70.
DOI: 10.25136/2409-7543.2024.1.69882.
DOI: 10.25136/2409-7543.2024.1.69882
Читать статью
Аннотация: Предметом исследования является влияние развития машинного обучения и искусственного интеллекта на обеспечение кибербезопасности в программно-ориентированных системах. Автор подробно рассматривает такие аспекты темы, как моделирование когнитивных информационных технологий и их влияние на анализ данных, обучение и принятие решений в системах. Особое внимание уделяется угрозам кибербезопасности, с которыми сталкиваются системы искусственного интеллекта, таким как кибератаки. Автор предлагает компоненты адаптивной обороны для преодоления этих угроз, включая анализ поведенческой биометрии, автоматизированный инцидентный ответ, аналитику поведения пользователей и сущностей, а также управление уязвимостями. Эти компоненты выделяются в контексте разработки стратегий кибербезопасности в современной цифровой среде, что имеет критическое значение для обеспечения защиты чувствительной информации и инфраструктуры. Методология исследования включает анализ существующих угроз кибербезопасности и выявление их воздействия на системы искусственного интеллекта. Применяются методы аналитики данных и моделирования с учетом специфики информационных технологий. Исследование также основывается на анализе современных методов адаптивной киберзащиты. Основными выводами проведенного исследования является не только выявление угроз кибербезопасности для систем искусственного интеллекта, но и предложение компонентов адаптивной обороны для их эффективного преодоления. Новизна исследования заключается в анализе влияния когнитивно-информационных технологий на стратегии кибербезопасности и предложении инновационных подходов к защите данных и инфраструктуры в современной цифровой среде. Особым вкладом автора в исследование темы является системный анализ различных угроз и разработка комплексных рекомендаций по обеспечению кибербезопасности. В рамках исследования также выявлены перспективы развития киберзащиты в контексте быстро меняющейся киберугрозы, что открывает новые горизонты для дальнейших исследований и разработок в данной области. Полученные выводы представляют собой значимый вклад в понимание и обеспечение безопасности в цифровой среде.
Ключевые слова: Когнитивно-информационные технологии, Кибербезопасность, Обнаружение угроз, Адаптивные системы защиты, Искусственный интеллект, Машинное обучение, Уязвимости, Компьютерная безопасность, Анализ угроз, Поведенческая биометрия
Библиография:
Бём, Дж., Диас, Д., Льюис, К., Ли, К., & Уоллэнс, Д. (2022). Тенденции кибербезопасности: взгляд в будущее. McKinsey & Company. https://www.mckinsey.com/capabilities/risk-and-resilience/our-insights/cybersecurity/cybersecurity-trends-looking-over-the-horizo
Кандхро, И. А., Аланази, С. М., Али, Ф., Кехар, А., Фатима, К., Уддин, М., & Каруппайа, С. (2023). Обнаружение в реальном времени злонамеренных вторжений и атак в кибербезопасных инфраструктурах, оснащенных интернетом вещей. IEEE Access, 11, стр. 9136-9148. 10.1109/ACCESS.2023.3238664
Эйнсли, С., Томпсон, Д., Мейнард, С., & Ахмад, А. (2023). Кибер-разведка: обзор и исследовательская программа для практики принятия решений в области безопасности. Компьютеры и безопасность, 132, 103352. https://doi.org/10.1016/j.cose.2023.103352
Дьюис, М., & Виана, Т. (2022). Phish Responder: гибридный метод машинного обучения для обнаружения фишинга и спам-писем. Прикладные системные инновации, 5(4), 73. https://doi.org/10.3390/asi5040073
Хуа