ВПЛИВ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ НА РОЗВИТОК КІБЕРБЕЗПЕКИ В УМОВАХ РЕГУЛЯТОРНИХ ЗМІН
DOI:
https://doi.org/10.18372/2225-5036.30.19238Ключові слова:
нейронні мережі, кібербезпека, штучний інтелект, кібератаки, вразливості систем, регуляторні стандартиАнотація
У статті досліджено вплив нейронних мереж на розвиток кібербезпеки в умовах постійних змін у регуляторному полі. У сучасному цифровому світі, де складність та частота кібератак стрімко зростають, традиційні методи безпеки стають недостатніми. Нейронні мережі, як одна з ключових технологій штучного інтелекту, відкривають нові можливості для підвищення ефективності систем кіберзахисту шляхом автоматизації виявлення загроз, аналізу аномалій та запобігання атакам. Інтеграція нейронних мереж з іншими новітніми технологіями, такими як блокчейн та квантові обчислення, відкриває нові горизонти для створення стійкіших систем. Однак такі виклики, як атаки типу adversarial, непрозорість алгоритмів (проблема «чорної скриньки») та дотримання регуляторних вимог, зокрема GDPR та ISO 27001, потребують особливої уваги. У дослідженні також розглянуто етичні та правові аспекти використання нейронних мереж у кібербезпеці, підкреслюючи важливість розвитку пояснювального штучного інтелекту (XAI) та збереження людського контролю для безпечного та етичного впровадження. Стаття робить висновок, що нейронні мережі є перспективним інструментом у боротьбі з кіберзагрозами, проте їх ефективність залежатиме від здатності організацій і держав вирішувати проблеми конфіденційності, етичні питання та технічні вразливості.
Посилання
Adebunmi, O., Adewusi, U., Okoli, T., Ejuma, A., Donald, O. Artificial intelligence in cybersecurity: Protecting national infrastructure: A USA review. World Journal Of Advanced Research and Reviews, 2024. doi: 10.30574/wjarr.2024.21.1.0313.
AI Risk Management Framework. NIST. URL: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework (дата звернення: 21.09.2024).
Artificial Intelligence Act: MEPs adopt landmark law. European Parliament. URL: https://www.europarl.europa.eu/news/en/press-room/20240308IPR19015/artificial-intelligence-act-meps-adopt-landmark-law (date of access: 21.09.2024).
Brown, T. B., et al. Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 2020.
Cybercrime to cost the world $10.5 trillion annually by 2025. Cybercrime Magazine. URL: https://cybersecurityventures.com/cybercrime-damage-costs-10-trillion-by-2025/ (дата звернення: 21.09.2024).
EU data protection rules. European Commission. URL: https://commission.europa.eu/law/law-topic/data-protection/eu-data-protection-rules_en (дата звернення: 21.09.2024).
Hansen, R., Venables, P. Introducing Google’s Secure AI Framework. Google. URL: https://blog.google/technology/safety-security/introducing-googles-secure-ai-framework/ (дата звернення: 21.09.2024).
ISO/IEC 27032 cybersecurity guideline. ISO 27001 information security standards. URL: https://www.iso27001security.com/html/27032.html (дата звернення: 21.09.2024).NIS directive. ENISA. URL: https://www.enisa.europa.eu/topics/cybersecurity-policy/nis-directive-new (дата звернення: 21.09.2024).
Palani, K., Kethar, J., Prasad, S., Torremocha, V. Impact of AI and Generative AI in transforming Cybersecurity. J Stud Res, 2024, 13(2), May.
Regulation - 2016/679 - EN - GDPR - EUR-Lex. EUR-Lex – Access to European Union law – choose your language. URL: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj (дата звернення: 21.09.2024).
Shevchuk, R., Martsenyuk, V. Neural Networks Toward Cybersecurity: Domain Map Analysis of State-of-the-Art Challenges. IEEE Access, 2024, 12, 81265-81280. doi: 10.1109/ACCESS.2024.3411632.
Ssetimba, I. D., Kato, J., Othieno, P. E., Twineamatsiko, E., Nakayenga, H. N., Muhangi, E. Advancing electronic communication Compliance and fraud detection Through Machine Learning, NLP and generative AI: A Pathway to Enhanced Cybersecurity and Regulatory Adherence. World Journal Of Advanced Research and Reviews, 2024, 23(2), 697-707. doi: 10.30574/wjarr.2024.23.2.2364.
Suman, Kashyap. The Influence of Artificial Intelligence on Cybersecurity. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, 2024. doi: 10.15680/ijircce.2024.1203503.
Thapaliya, S. Examining the Influence of AI-Driven Cybersecurity in Financial Sector Management. The Batuk, 2024, 10(2), 129-144. doi: 10.3126/batuk.v10i2.68147.
What is Attention Mechanism?. H2O.ai | Convergence of The World's Best Predictive & Generative AI. URL: https://h2o.ai/wiki/attention-mechanism/ (дата звернення: 21.09.2024).
Zharama, M., Llarena. Code development of regulatory technology for legitimacy of cybersecurity adjudication. International journal of political science and governance, 2022, 4(1), 06-09. doi: 10.33545/26646021.2022.v4.i1a.126.
Регулювання штучного інтелекту. Стандарт ISO/IEC 42001:2023 - AIN. Інтернет-бізнес в Україні. URL: https://ain.ua/2024/04/04/regulyuvannya-shtuchnogo-intelektu-standart-iso-iec-420012023/ (дата звернення: 21.09.2024).
Шевченко, А., Застело, Г., Шпачинський, Є. Аналіз застосування методів машинного навчання на основі штучних нейронних мереж для виявлення кіберзагроз. 2019, 7(1), 79-90. doi: 10.20535/2411-1031.2019.7.1.184327.
