Abstract
Исследование, представленное в данном документе, посвящено актуальной теме разработки инновационных методов обнаружения аномалий в сетевом трафике корпоративных инфраструктур. В условиях постоянного эволюционирования угроз в области кибербезопасности, эффективное обнаружение аномалий в корпоративных сетях становится стратегически важным компонентом обеспечения безопасности информационных ресурсов предприятий. Настоящее исследование фокусируется на анализе современных подходов и методов, охватывая широкий спектр технологий, таких как машинное обучение, статистический анализ, глубокое обучение, а также инновационные техники анализа поведения пользователей и применение генеративных моделей.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Copyright (c) 2024 Kurbanov Sardor Nuriddinovich