სემინარზე განხილული იქნება ინფორმაციულ სისტემებში შეჭრის აღმოჩენის სისტემების (IDS) თანამედროვე ასპექტები.

თანამედროვე სამრეწველო-კორპორაციულ ქსელებში IDS სისტემები კიბერუსაფრთხოების ინფრასტრუქტურის განუყოფელი კომპონენტებია, მათ ევალებათ უსაფრთხოების პოტენციური საფრთხეების იდენტიფიცირება და შერბილება. რამდენადაც კიბერშეტევები სულ უფრო დახვეწილი ხდება, სტანდარტულ წესებზე დაფუძნებული ტრადიციული სისტემები ხშირად არაადეკვატურია ახალი ან განვითარებადი საფრთხეების გამოსავლენად.

სემინარზე საუბარი იქნება მანქანური დასწავლის (ML) ტექნიკის, განსაკუთრებით AI-ზე ორიენტირებული მიდგომების გამოყენების შესახებ და მათი IDS-ში ეფექტურ ინტეგრაციის შესაძლებლობებზე. მოწინავე ალგორითმების გამოყენებით, როგორიცაა ღრმა დასწავლა, განმტკიცებით დასწავლა და უკონტროლო დასწავლა, AI-ზე ორიენტირებული IDS სიტემები იძლევა დინამიურ და საფრთხის უაღრესად ზუსტი აღმოჩენის შესაძლებლობებს. გარდა ამისა, ეს სემინარზე წარმოდგენილი მიდგომა რეალიზებულია დაპროგრამების ენა პითონის პლატფორმაზე, რომელიც იყენებს ML-ის თანამედროვე ინსტრუმენტებს ინფორმაციულ ქსელებში შეჭრის აღმოჩენის ეფექტური სისტემის დასანერგად. კლებები აჩვენებს, თუ როგორ უნდა მოხდეს მონაცემების წინასწარი დამუშავება, მანქანური სწავლების მოდელების მომზადება და უსაფრთხოების სისტემის მუშაობის შეფასება რეალურ სამყაროში კიბერუსაფრთხოების ამაღლებისათვის.

  პრეზენტაცია