Разработка и внедрение системы обнаружения атак на основе нейронных сетей для защиты информации федерального бюджетного учреждения «Администрация Амурского бассейна внутренних водных путей»

В условиях современной информационной среды, характеризующейся увеличением объема и ценности обрабатываемой информации, обеспечение информационной безопасности приобретает первостепенное значение. Традиционные методы обнаружения атак часто оказываются неэффективными перед лицом сложных киберугроз. В статье предлагается подход к повышению уровня информационной безопасности Федерального бюджетного учреждения «Администрация Амурского бассейна внутренних водных путей» путем разработки системы обнаружения атак на основе применения искусственных нейронных сетей, обладающих способностью к адаптивному обучению и распознаванию образов. Искусственная нейронная сеть представляет систему взаимосвязанных нейронов, способных обрабатывать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности. Для решения задачи обнаружения атак выбран алгоритм глубокого обучения, доказавший свою эффективность в решении задач распознавания образов. Результаты моделирования показывают, что нейронная сеть, обученная на специально сформированной базе данных, способна классифицировать сообщения электронной почты как спам или «обычные», что помогает оптимизировать работу с почтой и улучшает информационную безопасность Федерального бюджетного учреждения «Администрация Амурского бассейна внутренних водных путей». Предложенное решение представляет собой эффективный подход к повышению уровня информационной безопасности Федерального бюджетного учреждения «Администрация Амурского бассейна внутренних водных путей» за счет своевременного выявления и блокирования спам-сообщений, которые могут содержать вредоносное программное обеспечение или фишинговые ссылки.