Метод застосування Random Forest для розпізнавання кібератак

Abstract

Сучасний світ невперше зіткнувся з кіберзагрозами, але з кожним роком їхні обсяги та складність продовжують зростати. Кібератаки, що впливають на комп'ютерні системи, мережі та дані, стали невід'ємною частиною нашого цифрового життя. Вони можуть завдати серйозної шкоди індивідам, компаніям, урядам та загалом суспільству. Щоб захистити цифрові ресурси та інфраструктуру, необхідно не тільки виявляти кібератаки, але і розпізнавати їх у реальному часі. У цьому контексті методи машинного навчання стають все більш важливими, оскільки вони можуть забезпечити ефективну оборону від кіберзагроз. Один з таких методів - алгоритм Random Forest, який відзначається високою точністю та здатністю працювати зі складними наборами даних. Використання Random Forest для розпізнавання кібератак стає актуальною задачею у сфері кібербезпеки. Для боротьби з кібератаками було розроблено різні підходи та методи, такі як сигнатурний аналіз, виявлення аномалій, та машинне навчання. Однак, метод Random Forest, що базується на ансамблю дерев рішень, надає нові можливості для розпізнавання кібератак та підвищення ефективності захисту.