Kompüter şəbəkələrində kibertəhlükəsizlik insidentlərinin aşkarlanması və qarşısının alınması getdikcə daha mürəkkəb və vacib bir məsələyə çevrilir. Bu sahədə ənənəvi kibertəhlükəsizlik monitorinq metodları müasir şəbəkələrin miqyası, mürəkkəbliyi və məlumat həcminin böyüməsi qarşısında effektliyini itirib. Məqalədə kompüter şəbəkələrinin kibertəhlükəsizliyinin monitorinqi üçün dərin təlimə əsaslanan yanaşma təklif edilmişdir.
İnformasiya Texnologiyaları İnstitutu əməkdaşlarının həmmüəllifliyi ilə “Kompüter şəbəkələrinin kibertəhlükəsizliyinin dərin təlim modeli əsasında monitorinqi” (“Computer networks cybersecurity monitoring based on deep learning model” DOI: https://doi.org/10.1002/spy2.459) adlı məqalə nüfuzlu “Security and Privacy” jurnalında dərc olunub.
Tədqiqatın müəllifləri AMEA-nın vitse-prezidenti, institutun baş direktoru, akademik Rasim Əliquliyev və baş elmi işçi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Ramiz Şıxəliyevdir.
Məqalədə kompüter şəbəkələrinin kibertəhlükəsizlik sistemləri üçün dərin təlimin əhəmiyyəti vurğulanmış və hədəflər müəyyən edilmişdir. Qeyd olunmuşdur ki, dərin təlim modelləri böyük həcmli məlumatları təhlil edərək zaman sırasına uyğun olaraq mürəkkəb nümunələri aşkarlama qabiliyyətinə malikdir. Bu işdə CNN (Convolutional Neural Network) və LSTM (Long Short-Term Memory) modellərindən hibrid şəkildə istifadə edilərək kibertəhlükəsizlik insidentlərinin həm məkan, həm də zaman aspektləri təhlil olunur.
Tədqiqat işində kompüter şəbəkələri üçün dərin təlimə əsaslanan kibertəhlükəsizlik monitorinqinin effektivliyini artırmaq üçün yeni metodlar təklif edilmiş və gələcəkdə kibertəhlükəsizliyin daha da gücləndirilməsi üçün istiqamətlər verilmişdir.
Qeyd edək ki, “Security and Privacy” jurnalı “Clarivate” beynəlxalq elmi bazasında indeksləşir və impakt faktoru 1.5-dir.
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.iсt.az saytına istinad zəruridir.
.jpg)
