ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПОВЕДЕНЧЕСКОГО АНАЛИЗА НА БАЗЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ ВРЕДОНОСНЫХ ФАЙЛОВ И ПРОГРАММ-ВЫМОГАТЕЛЕЙ
Опубликован 26.10.2025
Ключевые слова
- ИИ, выявление, файл, программа, угрозы, кибератака
Как цитировать
Аннотация
В статье рассматривается применение методов поведенческого анализа, основанных на искусственном интеллекте (ИИ), для выявления вредоносных файлов и программ-вымогателей. Подчёркивается актуальность темы в условиях роста числа кибератак, использующих сложные механизмы маскировки и обхода классических антивирусных решений. Особое внимание уделено роли машинного обучения и нейронных сетей в формировании адаптивных систем защиты, способных в реальном времени идентифицировать аномальное поведение файлов и процессов. Приведены примеры использования гибридных архитектур ИИ и методов анализа поведения для обеспечения высокой точности детектирования угроз.
Библиографические ссылки
- Vinayakumar R., et al. Deep learning based detection of malware threats in cloud environment. Journal of Network and Computer Applications, 2020.
- Ucci D., Aniello L., Baldoni R. Survey of machine learning techniques for malware analysis. Computers & Security, 2019.
- Alazab M., et al. Intelligent security framework for detecting ransomware via machine learning. IEEE Access, 2020.
- Kolosnjaji B., et al. Deep learning for classification of malware system call sequences. Australasian Joint Conference on Artificial Intelligence, 2016.
- Sgandurra D., et al. Automated dynamic analysis of ransomware: Benefits, limitations and use for detection. arXiv preprint arXiv:1609.03020, 2016.