Совершенствование содержания специального курса «Информационная безопасность» в процессе обучения: выявление кибератак с использованием машинного обучения - Серик, М.; Тлеумагамбетова, Д.; Курымбаев, С.; Самашова, Г. (Journal of Educational Sciences, 2024)
В настоящее время в результате развития информационно-коммуникационных технологий выявляются факты неэффективности выявления информационных атак существующими традиционными методами. Тем временем алгоритмы машинного обучения находят эффективные решения таких проблем, как классификация трафика интернет-протокола, фильтрация искаженного трафика для обнаружения атак и реагирование на тривиальные атаки. Поэтому в нашей исследовательской работе за основу было взято совершенствование содержания специального курса по информационной безопасности образовательной программы «6В01511-Информатика» Евразийского национального университета им.Л.Н. Гумилева в соответствии с развитием современных информационных технологий. Соответственно, целью исследовательской работы является выявление кибератак с использованием нейронных сетей. В соответствии с целью исследовательской работы были проведены такие работы, как сбор данных с кибератаками, классификация данных по классам, разработка модели нейронной сети, выявление кибератак на основе разработанной модели. Разработанная модель может быть использована для определения любого процесса в любой области. По результатам опроса мы видим, что уровень удовлетворенности студентов содержанием спецкурса увеличился на 55%. Таким образом, совершенствование содержания образования в области информационной безопасности дало положительные результаты. В дальнейшем обновленный спецкурс будет доступен ведущим высшим учебным заведениям страны. Ключевые слова: нейронные сети, кибератака, машинное обучение, образовательная система, многослойный перцептрон.