(untitled) (Journal of Educational Sciences, 2024)
Қазіргі таңда ақпараттық-коммуникациялық технологиялардың дамуы нәтижесінде ақпараттық шабуылдарды қолданыстағы дәстүрлі әдіс-тәсілдермен анықтау тиімсіз болуы фактілері анықталуда. Ал, машиналық оқыту алгоритмдері интернет протоколының трафигін жіктеу, шабуылдарды анықтау үшін дұрыс емес трафикті сүзуден бастап тривиальды шабуылдарға жауап беру сияқты мәселелерді шешудің тиімді шешімін табуда. Сондықтан біздің зерттеу жұмысымызда Л.Н.Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «6В01511-Информатика» білім беру бағдарламасының ақпараттық қауіпсіздікке байланысты арнайы курсының мазмұнын заманауи ақпараттық технологиялардың дамуына сәйкес жетілдіру негізге алынды. Сәйкесінше, зерттеу жұмысының мақсаты - нейронды желілердің көмегімен кибершабуылдарды анықтау мен жоғары оқу орнының білім мазмұнына ендіру. Зерттеу жұмысының мақсатына сәйкес кибершабуылдары бар деректерді жинақтау, деректерді кластарға жіктеу, нейронды желі моделін әзірлеу, әзірленген модель негізінде кибершабуылдарды анықтау сияқты жұмыстар атқарылды. Әзірленген модельді кез-келген салада қандай да бір процесті анықтау үшін қолдануға болады. Зерттеу жұмысының нәтижесі бойынша сауалнама қорытындысы білім алушылардың арнайы курс мазмұнына қанағаттану деңгейінің 55%-ға артқандығын байқаймыз. Демек, ақпараттық қауіпсіздік саласы бойынша білім беру мазмұнын жетілдіру оң нәтиже берді. Болашақта жаңартылған арнайы курсты еліміздің жетекші жоғары оқу орнына қолжетімді болатындай жүзеге асырылады. Түйін сөздер: нейронды желілер, кибершабуыл, машиналық оқыту, білім беру жүйесі, көпқабатты персептрон.