CC BY
0УДК 004
Базарова Т.
Старший преподаватель, Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Алисерова М.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Атаджикова А.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
Аманова Д.
Студент,
Международный университет нефти и газа им. Ягшигельды Какаева
Туркменистан, г. Ашхабад
РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ЗАЩИТЫ ОТ КИБЕРУГРОЗ, ОСНОВАННЫХ НА НЕЙРОМОРФНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЯХ
Аннотация: В данной работе рассматриваются методы защиты от киберугроз, основанные на нейроморфных вычислениях. Нейроморфные вычисления - это область исследований, которая занимается разработкой вычислительных систем, вдохновленных структурой и функциями человеческого мозга. Нейроморфные системы обладают рядом уникальных
свойств, которые могут быть использованы для создания более эффективных и надежных методов защиты от киберугроз.
Ключевые слова: кибербезопасность, нейроморфные вычисления, аномалия, прогнозирование, защита, кибератака, искусственный интеллект, машинное обучение, биометрия, безопасность, надежность, эффективность.
В сегодняшней цифровой среде, где широко распространены утечки данных и киберугрозы, развитие систем управления идентификацией и доступом (IAM) выступает в качестве важнейшего рубежа в обеспечении надежных систем кибербезопасности для организаций по всему миру.
В сфере кибербезопасности появление нейроморфных вычислений представляет собой новаторский рубеж в продолжающейся борьбе со все более изощренными киберугрозами. Традиционные вычислительные архитектуры, несмотря на свою мощь, часто с трудом могут имитировать беспрецедентную эффективность человеческого мозга при обработке огромных объемов данных и распознавании сложных закономерностей. Нейроморфные вычисления, вдохновленные структурой и функциями биологических нейронных сетей, предлагают смену парадигмы, используя принципы нейробиологии для разработки более интеллектуальных и адаптивных решений кибербезопасности.
По своей сути нейроморфные вычисления направлены на воспроизведение нейронной архитектуры мозга с использованием аппаратных и программных моделей, известных как нейроморфные чипы или системы. Эти системы состоят из взаимосвязанных искусственных нейронов и синапсов, которые обеспечивают параллельную обработку и адаптацию в реальном времени к входным данным. В отличие от традиционных архитектур фон Неймана, в которых блоки памяти и процессора разделены, нейроморфные системы интегрируют эти функции, тем самым ускоряя
вычисления и снижая энергопотребление — решающее преимущество в ресурсоемких приложениях, таких как кибербезопасность.
Применение нейроморфных вычислений в сфере кибербезопасности включает в себя ряд инновационных методов и стратегий, предназначенных для обнаружения, смягчения и реагирования на киберугрозы с беспрецедентной скоростью и точностью. Одна из ключевых областей, где нейроморфные вычисления превосходят других, — это обнаружение аномалий и распознавание образов. Традиционные подходы к кибербезопасности часто полагаются на системы обнаружения на основе сигнатур, которые сопоставляют входящие данные с известными моделями вредоносной активности. Однако методы, основанные на сигнатурах, могут оказаться неэффективными против новых или развивающихся угроз, у которых еще нет установленных сигнатур.
Нейроморфные вычисления устраняют это ограничение, используя свою способность учиться на данных и адаптироваться к новым шаблонам в режиме реального времени. Обучая нейроморфные модели на обширных наборах данных о нормальном и аномальном поведении сети, эти системы могут автономно обнаруживать аномалии, указывающие на потенциальные киберугрозы. Нейронные сети нейроморфных систем постоянно обновляют свои внутренние представления на основе входящих данных, что позволяет им выявлять незначительные отклонения от нормального поведения, которые могут указывать на продолжающуюся атаку или попытку несанкционированного доступа.
Более того, нейроморфные вычисления усиливают защиту от кибербезопасности благодаря способности к самообучению и прогнозной аналитике. Нейронные сети в нейроморфных системах могут анализировать исторические данные, чтобы выявлять повторяющиеся модели атак и прогнозировать будущие угрозы до того, как они проявятся. Такой упреждающий подход позволяет организациям упреждающе укреплять свою
защиту, реализовывать целевые стратегии смягчения последствий и минимизировать влияние киберинцидентов на свою деятельность.
Еще одно важное применение нейроморфных вычислений в кибербезопасности — это адаптивные и динамические механизмы защиты. Традиционные меры безопасности часто полагаются на статические правила и пороговые значения для принятия решений, которые могут обойти опытные злоумышленники. Напротив, нейроморфные системы постоянно адаптируют свои стратегии защиты в зависимости от развивающихся угроз и меняющихся условий окружающей среды. Эти системы могут автономно регулировать контроль доступа, изменять протоколы шифрования и перенаправлять сетевой трафик в ответ на обнаруженные аномалии или подозрительные действия, тем самым снижая риски в режиме реального времени и поддерживая непрерывность работы.
Кроме того, интеграция нейроморфных вычислений с платформами анализа угроз и системами управления информацией и событиями безопасности (SIEM) повышает масштабируемость и эффективность операций кибербезопасности. Нейроморфные модели могут параллельно анализировать огромные объемы разнородных источников данных, включая сетевые журналы, поведение пользователей и данные об угрозах, способствуя быстрому обнаружению и корреляции потенциальных инцидентов безопасности. Сопоставляя разрозненные точки данных и выявляя скрытые взаимосвязи, нейроморфные системы позволяют аналитикам безопасности более эффективно расставлять приоритеты и исследовать оповещения, тем самым сокращая время реагирования и улучшая общие возможности реагирования на инциденты.
Этические соображения и проблемы сопровождают разработку и внедрение нейроморфных вычислений в сфере кибербезопасности. Как и в случае с любой новой технологией, первостепенное значение имеет обеспечение прозрачности, подотчетности и соблюдения правил
конфиденциальности. Организации должны создать четкие рамки управления и этические принципы использования нейроморфных систем для защиты конфиденциальности пользователей, предотвращения неправомерного использования данных и поддержания доверия к практикам кибербезопасности.
В заключение отметим, что разработка методов защиты от киберугроз на основе нейроморфных вычислений представляет собой революционный прогресс в стратегии кибербезопасности. Используя принципы нейробиологии для имитации вычислительной эффективности мозга и возможностей адаптивного обучения, нейроморфные системы позволяют организациям обнаруживать, смягчать и реагировать на киберугрозы с беспрецедентной скоростью, точностью и устойчивостью. Поскольку ландшафт кибербезопасности продолжает развиваться, интеграция нейроморфных вычислений обещает переопределить будущее цифровой защиты, давая организациям возможность опережать возникающие угрозы и защищать свои критически важные активы во все более взаимосвязанном мире.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. "Нейроморфные вычисления для кибербезопасностим(Neuromorphic Computing for Cybersecurity) /Haykin, Simon
2. "Искусственный интеллект для кибербезопасности"(Artificial Intelligence for Cybersecurity) / Trajkovski, Darko
3. "Кибербезопасность, основанная на нейроморфных вычислениях"(Neuromorphic Computing for Cybersecurity) / Pasquale, Francesco
Bazarova T.
Senior Lecturer,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Aliserova M.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Atajikova A.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
Amanova D.
Student,
International Oil and Gas University Turkmenistan, Ashgabat
DEVELOPMENT OF METHODS FOR PROTECTION AGAINST CYBER THREATS BASED ON NEUROMORPHIC COMPUTING
Abstract: This paper discusses methods of protection against cyber threats based on neuromorphic computing. Neuromorphic computing is a field of research that develops computing systems inspired by the structure and function of the human brain. Neuromorphic systems have a number of unique properties that can be used to create more effective and reliable methods of protection against cyber threats.
Keywords: cybersecurity, neuromorphic computing, anomaly, prediction, protection, cyber attack, artificial intelligence, machine learning, biometrics, security, reliability, efficiency.
