Please use this identifier to cite or link to this item:
https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/5671
Title: | Improving cybersecurity with artificial intelligence |
Other Titles: | Вдосконалення кібербезпеки за допомогою штучного інтелекту |
Authors: | Zaplatynskyi, Nazar Lub, Pavlo Zaporozhtsev, Serhiy Заплатинський, Назар Луб, Павло Запорожцев, Сергій |
Keywords: | machine learning;neural networks;network traffic analysis;threat detection;automatic recognition;adaptive response;машинне навчання;нейронні мережі;аналіз мережевого трафіку;виявлення загроз;автоматичне розпізнавання;адаптивне реагування |
Issue Date: | 2024 |
Publisher: | Вісник Черкаського державного технологічного університету |
Abstract: | The study aimed to explore the possibilities of using artificial intelligence to improve cybersecurity
systems in the context of increasing complexity and frequency of cyber threats. Analysis of the effectiveness of
integrating machine and deep learning methods into the processes of detecting, assessing and neutralisation
threats, as well as identification of the strengths and weaknesses of such approaches, were emphasised. The study
substantiated the need to combine the technological capabilities of artificial intelligence with expert human
experience to ensure comprehensive and adaptive protection of information systems. The study examined the
potential application of artificial intelligence to improve cybersecurity systems, given the growing threats and
complexity of modern cybercrime. The impact of machine learning and deep learning technologies on improving
the effectiveness of traditional methods of protecting information systems was analysed. The study noted that
despite the unchanged basic motivations of cybercriminals, their methods were becoming more sophisticated,
which required new approaches to detecting and neutralising threats. The use of artificial intelligence was
defined as one of the most promising areas of cybersecurity development, as it allows for the automation of risk
assessment and incident response processes, reducing response times and increasing overall security efficiency.
Particular attention was devoted to an analysis of the strengths and weaknesses of artificial intelligence in the
context of cybersecurity. The necessity of integrating artificial intelligence with human intuition and experience
was substantiated, as the combination of these components proved to be the most effective approach to
ensuring comprehensive security. In addition, the potential risks and concerns associated with the use of artificial
intelligence in cybersecurity were explored. The study concluded that a holistic approach that considers both
technical and social aspects is needed to increase the maturity of cybersecurity systems. The importance of
socially responsible use of artificial intelligence was emphasised to minimise potential threats and ensure the
resilience of cyber systems to new challenges. The practical value of the study is to develop recommendations for the introduction of artificial intelligence into existing cybersecurity systems, which allows them to increase their
resilience to new and complex cyber threats, as well as to identify potential risks and shortcomings in existing
approaches to information security. Метою дослідження було вивчення можливостей застосування штучного інтелекту для вдосконалення систем кібербезпеки в умовах зростання складності та частоти кіберзагроз. Особлива увага приділялася аналізу ефективності інтеграції методів машинного та глибинного навчання в процеси виявлення, оцінки та нейтралізації загроз, а також визначенню сильних та слабких сторін таких підходів. Дослідження було спрямоване на обґрунтування необхідності поєднання технологічних можливостей штучного інтелекту з експертним людським досвідом для забезпечення комплексного та адаптивного захисту інформаційних систем. У дослідженні розглядалися потенційні можливості застосування штучного інтелекту для вдосконалення систем кібербезпеки, враховуючи зростаючі загрози та складність сучасних кіберзлочинів. Аналізувався вплив технологій машинного навчання та глибинного навчання на підвищення ефективності традиційних методів захисту інформаційних систем. Відзначалося, що незважаючи на незмінність основних мотивів кіберзлочинців, їхні методи ставали дедалі витонченішими, що вимагало від захисників нових підходів до виявлення та нейтралізації загроз. Використання штучного інтелекту розглядалося як один з найперспективніших напрямків розвитку кібербезпеки, оскільки це дозволяє автоматизувати процеси оцінки ризиків та реагування на інциденти, знижуючи час реагування та підвищуючи загальну ефективність захисту. Особлива увага приділялася аналізу сильних і слабких сторін штучного інтелекту в контексті кібербезпеки. Обґрунтовувалася необхідність інтеграції штучного інтелекту з людською інтуїцією та досвідом, оскільки поєднання цих компонентів виявилося найефективнішим підходом для забезпечення комплексної безпеки. Окрім того, досліджувалися потенційні ризики та занепокоєння, пов’язані з використанням штучного інтелекту в кібербезпеці. Було зроблено висновок, що для підвищення зрілості систем кібербезпеки необхідний цілісний підхід, який враховує як технічні, так і соціальні аспекти. Наголошувалося на важливості соціально відповідального використання штучного інтелекту, щоб мінімізувати потенційні загрози та забезпечити стійкість кіберсистем до нових викликів. Практична цінність дослідження полягає в розробці рекомендацій щодо впровадження штучного інтелекту в існуючі системи кібербезпеки, що дозволяє підвищити їх стійкість до нових та складних кіберзагроз, а також виявляти потенційні ризики та недоліки в існуючих підходах до забезпечення інформаційної безпеки. |
URI: | https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/5671 |
ISSN: | 2306-4412 (print) 2708-6070 (online) |
DOI: | https://doi.org/10.62660/bcstu/4.2024.53 |
Volume: | 29 |
Issue: | 4 |
First Page: | 53 |
End Page: | 61 |
Appears in Collections: | том 29, №4/2024 |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
7.pdf | 407.84 kB | Adobe PDF | ![]() View/Open | |
зміст.pdf | 111.37 kB | Adobe PDF | ![]() View/Open | |
титул.pdf | 249.03 kB | Adobe PDF | ![]() View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.