Использование методов машинного обучения для повышения эффективности систем противодействия многоэтапных кибератак

Инженерный вестник Дона. 2026. № 2(134). Статья 7.

Лебедев О. Б., Левченко Д. Д., Черкасов Р. И.

Статья посвящена анализу влияния технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения на развитие, трансформацию киберугроз и создание высокоэффективных систем киберзащиты. Рассматриваются ключевые направления эволюции ИИ, включая ориентированные на данные, модели, приложения и человека подходы, и их роль в формировании как защитных, так и наступательных возможностей. Показано, что злоумышленники активно используют ИИ для автоматизации разведки, персонализации атак, обхода систем обнаружения и проведения сложных многоэтапных кибератак. Анализируются основные типы воздействий на системы машинного обучения: манипуляция данными, состязательные примеры, атаки на модели и их инфраструктуру. Представлены современные методы защиты, повышающие робастность моделей, защищённость данных и устойчивость ИИ-систем. Выдвигается идея о необходимости интеграции интеллектуальных подходов на всех уровнях архитектуры киберзащиты и разработки доверенных, интерпретируемых и устойчивых моделей машинного обучения для противодействия новым классам угроз.

Ключевые слова: машинное обучение, информация, information, protection, защищенность, cybersecurity, кибербезопасность, cyberattack, кибератака, artificial intelligence, machine learning, искусственный интеллект