Abstract
Настоящее исследование направлено на систематическое изучение методов искусственного интеллекта для выявления угроз сетевой безопасности, выявления сетевых аномалий и классификации. Целью работы является изучение вопросов безопасности и конфиденциальности в сетях сотовой связи, построения систем обнаружения вторжений на основе передовых методов интеллектуального анализа данных, алгоритмов машинного и глубокого обучения. Представлен обзор методов сбора сетевых данных для анализа, анализ подходов по отбору атрибутов (информативных признаков) нормального трафика и данных, соответствующих различным типам атак, описаны доступные базы (датасеты) сетевых атак. В работе приведены результаты литературного обзора существующих подходов детектирования событий кибербезопасности в сетях сотовой связи, а также результаты исследований по разработке интеллектуальной системы обнаружения аномальных сетевых событий, количественные характеристики производительности алгоритмов классификации сетевых атак.