Засоби виявлення шкідливого програмного забезпечення з використанням алгоритмів машинного навчання

Abstract

У сучасному цифровому світі проблема кібербезпеки набуває все більшого значення. З кожним роком кількість та складність кібератак зростає, що призводить до значних фінансових втрат та загроз для конфіденційності даних як окремих користувачів, так і великих організацій. Одним з найбільш небезпечних видів кіберзагроз є ШПЗ, яке постійно еволюціонує, створюючи нові виклики для систем захисту. Традиційні методи виявлення шкідливого ПЗ, засновані на сигнатурному аналізі, стають все менш ефективними через появу нових, раніше невідомих загроз. У цьому контексті застосування алгоритмів машинного навчання для виявлення ШПЗ стає не просто інновацією, а необхідністю. Здатність систем на основі машинного навчання адаптуватися до нових загроз та виявляти аномалії в поведінці програм робить їх потужним інструментом у боротьбі з кіберзлочинністю.