Публикации автора

В статье рассматривается роль искусственного интеллекта в системе кибербезопасности как ключевого инструмента обнаружения, анализа и предотвращения кибератак. Проанализированы теоретические основы применения машинного обучения и нейронных сетей в защите информационных систем, показаны преимущества интеллектуальных технологий по сравнению с традиционными методами обеспечения безопасности. Особое внимание уделено концепции поведенческой аналитики, использованию алгоритмов глубокого обучения для выявления атак нулевого дня и построению адаптивных моделей защиты, способных предсказывать и предотвращать киберугрозы в режиме реального времени. Отмечаются этические и технологические вызовы, связанные с применением искусственного интеллекта, включая уязвимость обучающих моделей и необходимость сохранения человеческого контроля над автоматизированными системами. Сделан вывод о том, что интеграция искусственного интеллекта в систему кибербезопасности способствует формированию нового уровня защиты, основанного на самообучающихся алгоритмах и аналитике больших данных, что обеспечивает устойчивость цифровых инфраструктур в условиях динамично изменяющегося киберпространства.

Приведены результаты исследований возможностей применения языка и его составляющих (текстовой и речевой) как факторов нейролингвистической идентификации и аутентификации интеллектуальных систем (ИС), носителей русского и чеченского языка. Для достижения целей исследований использовался подход, основанный на информационной виртуализации. Предполагается использование одного из путей решения проблем повышения эффективности идентификации и аутентификации, которым является применение фактора языковой нейролингвистической текстовой идентификации и аутентификации. Исследования показывают, во-первых, что при изменении языка, в случае использования интеллектуальной системы как носителей нескольких языков, наблюдается изменение параметров нейролингвистической идентификации, во-вторых, что если все интеллектуальные системы являются носителями одного языка, то при переходе от одной интеллектуальной системы к другой происходит изменение параметров нейролингвистической идентификации. Таким образом в исследовании определено, что язык интеллектуальной системы может использоваться как фактор идентификации и аутентификации. Исследованы ИС, являющиеся носителями как чеченского, так и русского языка. На первом этапе исследованы десять ИС как носители русского языка, а на втором этапе - те же десять ИС, но как носители чеченского языка. Приведены результаты зависимости основных параметров, а также зависимости производных параметров нейролингвистической текстовой идентификации интеллектуальных систем носителей русского и чеченского языка. Полученные результаты открывают принципиально новую возможность исследований в направлении нейролингвистической текстовой идентификации и аутентификации. Исследования в этом направлении представляют научный и практический интерес, как для случая идентификации интеллектуальной системы носителей одного языка, так и для случая, когда одна интеллектуальная система является носителем множества языков.