Невмержицька, Д. Д.Наконечна, Ю. В.2026-05-272026-05-272026Невмержицька, Д. Д. Методи виявлення аномальної мережевої активності в корпоративних мережах на основі машинного навчання без вчителя / Д. Д. Невмержицька, Ю. В. Наконечна // Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матеріали XXIV Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених, [Київ], 13–16 травня 2026 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2026. – С. 253-255.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/81205Об'єм мережевого трафіку, постійна загроза атаки та постійний розвиток арсеналу нападників знижує ефективність традиційних методів виявлення аномального трафіку в мережі, таких як сигнатурний метод. Запропоновано підхід на базі машинного навчання без вчителя використовуючи алгоритм Isolation Forest і протестовано на датасеті UNSW-NB15. У результаті аналізу з 82332 подій виявлено 4117 аномалій, включаючи потенційно невідомі типи атак. Отримана система орієнтована на моніторинг корпоративних мереж і раннє виявлення кіберінцидентів.ukArticleС. 253-255004.056:004.8