Трень, А. С.Мухін, В. Є.2026-01-072026-01-072025Трень, А. С. Адаптивні засоби захисту компʼютерних систем на основі апарата нейронних мереж / Трень А. С., Мухін В. Є. // Системні науки та інформатика : збірка доповідей ІV науково-практичної конференції, [Київ], 1–5 грудня 2025 р. / Навчально-науковий Інститут прикладного системного аналізу КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2025. – С. 259-265.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/77947У роботі розглянуто підхід до виявлення мережевих атак на основі аналізу журналів подій із використанням глибинних рекурентних нейронних мереж типу LSTM. Метою дослідження є формування прототипу системи детекції вторгнень, здатної аналізувати послідовності логів і визначати потенційно шкідливу активність за часовими залежностями між подіями. Методологія включає підготовку даних у форматі ковзних вікон, нормалізацію та кодування ознак, побудову базової LSTM-моделі. Проведено порівняння із класичними підходами машинного навчання, що продемонструвало переваги LSTM-моделі щодо F1-міри та AUCROC на даних NSL-KDD. Отримані результати свідчать про ефективність використання послідовних моделей для підвищення якості виявлення загроз у мережевих системах і формують основу для подальшої розробки адаптивних механізмів реагування.ukIDSLSTM-модельжурнали подійковзні часові вікнааномальна активністьArticleС. 259-2650000-0003-2775-6071