Методы определения аномалий в сетевой системе, основанные на применении нейронных сетей

В современном мире количество данных и информации, хранящейся в электронном виде и находящаяся на серверах, передающих данные по сети, неуклонно возрастает. Данная тенденция требует разработки эффективных методов защиты информации, передающейся между устройствами в качестве сетевого трафика. Выявление аномалий играет важную роль в обеспечении безопасности сетей и защите информации от кибератак. В данной работе представлен обзор методов, основанных на применении нейронных сетей, необходимых для определения аномалий в сетевой системе, и произведён их сравнительный анализ, выявляющий их общие черты, различия, достоинства и недостатки.

In today's world, the amount of data and information stored electronically and located on servers transmitting data over a network is steadily increasing. This trend requires the development of effective methods to protect information transmitted between devices as network traffic. Anomaly detection plays an important role in securing networks and protecting information from cyber attacks. This paper presents an overview of the methods based on the application of neural networks required to detect anomalies in a network system and makes a comparative analysis of them, identifying their commonalities, differences, advantages and disadvantages.