Остання редакція: 2025-12-17
Анотація
Анотація
У даній роботі проаналізовано принципи роботи поведінкових моделей, що дозволяють відстежувати відхилення від типових дій користувачів, які можуть свідчити про кібератаки або несанкціоновані зміни контенту.
Abstract
This paper analyzes the principles of behavioral models, that allow tracking deviations from typical user actions, that may indicate cyberattacks or unauthorized changes to content.
Ключові слова
Посилання
1. Gheyas I.A., Abdallah A.E. Detection and Prediction of Insider Threats to Cyber Security: A Systematic Literature Review and Meta-Analysis. Big Data Analytics. 2016. Vol. 1. pp. 1–30.
2. Sommer R., Paxson V. Outside the Closed World: On Using Machine Learning for Network Intrusion Detection. IEEE Symposium on Security and Privacy. 2010. pp. 305–316.
3. Chandola V., Banerjee A., Kumar V. Anomaly Detection: A Survey. ACM Computing Surveys. 2009. Vol. 41. pp. 1–58.
4. Аналіз та експериментальне дослідження методу безмодельного навчання з підкріпленням / В.В. Півошенко, М.С. Кулик, Ю.Ю. Іванов, А.С. Васюра. Вісник Вінницького політехнічного інституту. №3. 2019. С. 40–49.
5. Berman D.S., Buczak A.L., Chavis J.S., Corbett C.L. A Survey of Deep Learning Methods for Cyber Security. Information. 2019. Vol. 10. pp. 1–35.