В пособии рассматриваются основные методы и алгоритмы машинного обучения, которые используются в настоящее время. Даются примеры использования этих методов для решения различных задач обеспечения информационной безопасности. Учебное пособие «Методы обнаружения сетевых атак. Технологии машинного обучения в кибербезопасности» предназначено для обучения специалистов и магистров современным методам и средствам применения средств машинного обучения.

• Оглавление
• Введение
• 1 Методы обучения без учителя
• 2 Методы обучения с учителем
• 2.1 Деревья решений
• 2.2 Случайные деревья. Леса деревьев
• 2.3 Метод опорных векторов
• 2.4 Генетический алгоритм
• 2.5 Нейронные сети
• 2.5.1 Перцептрон Розенблатта
• 2.5.2 Основные виды нейронных сетей
• 2.6 Глубокие нейронные сети
• 2.7 Нечеткая логика
• 3 Практические вопросы машинного обучения
• 3.1 Исходные данные для обучения
• 3.2 Выбор признаков
• 3.3 Методы сокращения размерности
• 3.4 Оценка качества обнаружения
• 3.5 Состязательные атаки
• Заключение
• Контрольные вопросы
• Список литературы