Применение искусственного интеллекта в прогнозировании киберугроз: сравнительный анализ методов предиктивной аналитики

Рыспаев Рауан Серикович, генеральный директор

ТОО «Delto Group Astana» (г. Астана, Казахстан)

В условиях стремительного роста числа кибератак и усложнения цифровой инфраструктуры традиционные подходы к кибербезопасности, основанные на реактивном реагировании, утрачивают эффективность. В статье рассматривается переход к предиктивной модели защиты, основанной на использовании искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Проведён сравнительный анализ основных методов предиктивной аналитики — от классических алгоритмов (Decision Trees, Random Forest, SVM) до нейросетевых архитектур (RNN, LSTM) и гибридных моделей. Показано, что интеграция ИИ позволяет выявлять скрытые закономерности в данных и прогнозировать развитие атак до их реализации, обеспечивая проактивное управление рисками. Особое внимание уделено вопросам интерпретируемости решений, качеству обучающих данных и этическим аспектам применения ИИ в кибербезопасности. Автор приходит к выводу, что оптимальные результаты достигаются при сочетании классических и нейросетевых подходов, обеспечивающих баланс между точностью, прозрачностью и адаптивностью систем. Статья подчёркивает необходимость развития нормативной базы и внедрения принципов объяснимого ИИ для устойчивого развития предиктивной кибербезопасности.

Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, предиктивная аналитика, кибербезопасность, прогнозирование угроз, нейронные сети, гибридные модели, объяснимый ИИ, анализ данных, управление рисками.

Введение

Рост числа кибератак и усложнение цифровой инфраструктуры делают традиционные методы кибербезопасности, основанные на реактивном реагировании, всё менее эффективными. Современная практика требует перехода к системам, способным предсказывать возможные инциденты, что стало возможным благодаря использованию искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения. Эти технологии формируют основу предиктивной аналитики, направленной на проактивное выявление и предупреждение угроз.

ИИ позволяет анализировать большие массивы сетевых данных, журналы событий и поведенческие модели пользователей, выявляя скрытые закономерности и предвестники атак. В отличие от сигнатурных методов, такие системы адаптируются к новым угрозам и способны обучаться без участия человека. Это обеспечивает повышение точности и скорости реагирования при одновременном снижении зависимости от обновлений баз данных угроз.

Однако использование ИИ в прогнозировании киберинцидентов сопровождается проблемами — качеством данных, непрозрачностью алгоритмов и рисками ложных срабатываний. Кроме того, возникает вопрос этической и юридической ответственности при автоматизированных решениях.

Цель статьи — провести сравнительный анализ методов предиктивной аналитики, применяемых для прогнозирования киберугроз, определить их преимущества, ограничения и перспективы использования в системах проактивной кибербезопасности.

1. Эволюция предиктивных подходов в кибербезопасности

Развитие кибербезопасности прошло путь от простых сигнатурных систем к интеллектуальным моделям, способным прогнозировать угрозы до их реализации. Ранние средства защиты, основанные на статичных шаблонах атак, обеспечивали базовую безопасность, но не позволяли противостоять новым видам угроз в условиях постоянно растущих объёмов данных и распределённых сетей.

Появление систем корреляции событий (SIEM) стало важным этапом — они интегрировали информацию из различных источников и обеспечили целостное представление об инфраструктуре. Однако такие решения оставались реактивными и зависимыми от заранее определённых сценариев.

Качественный скачок обеспечило внедрение машинного обучения и искусственного интеллекта. Эти технологии позволили выявлять скрытые закономерности в данных и адаптироваться к изменяющимся типам атак. Предиктивная кибербезопасность сместила акцент с реагирования на предупреждение инцидентов, что повысило скорость и точность оценки рисков [3].

Особое значение приобрели поведенческие модели (UEBA), анализирующие действия пользователей и устройств. Они позволяют выявлять внутренние угрозы и сложные многоэтапные атаки, не фиксируемые традиционными средствами.

Сегодня ИИ и предиктивная аналитика интегрируются в корпоративные и государственные системы управления рисками, формируя новую парадигму кибербезопасности — от пассивной защиты к активному прогнозированию и предотвращению угроз.

2. Алгоритмы и методы предиктивной аналитики

Прогнозирование киберугроз основано на применении алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения, способных выявлять закономерности, предшествующие инцидентам безопасности. Эти методы обеспечивают анализ данных в реальном времени и позволяют переходить от реагирования к упреждению атак.

Наиболее широко используются классификационные модели — Decision Trees, Random Forest, Support Vector Machines (SVM) [1]. Они обучаются на исторических данных, различая нормальное и аномальное поведение пользователей или устройств. Такие алгоритмы эффективны при анализе сетевого трафика и журналов событий, но требуют постоянного обновления обучающих выборок.

Для анализа временных зависимостей применяются нейросетевые архитектуры — Recurrent Neural Networks (RNN) и Long Short-Term Memory (LSTM). Они распознают скрытые последовательности событий и прогнозируют развитие атаки до её активной фазы, что особенно важно для критических и промышленных систем.

Вероятностные методы, включая байесовские сети и марковские цепи, оценивают вероятность перехода между состояниями системы и выявляют наиболее вероятные сценарии атак при неполных данных.

Все большее распространение получают гибридные модели, сочетающие машинное обучение и статистический анализ. Они повышают точность прогнозов и сохраняют интерпретируемость решений, что важно для прозрачности и аудита систем.

Современные предиктивные алгоритмы формируют основу интеллектуальной кибербезопасности, обеспечивая переход от реактивного реагирования к проактивному управлению рисками и угрозами.

3. Сравнительный анализ методов прогнозирования киберугроз

Оценка эффективности предиктивных алгоритмов в кибербезопасности базируется на показателях точности, скорости обработки, устойчивости к шуму и интерпретируемости. Разные классы моделей демонстрируют различные результаты в зависимости от структуры данных и характера угроз.

Классические алгоритмы — SVM, Decision Trees, Random Forest — эффективны при работе со структурированными данными, такими как сетевые логи и журналы событий. Они понятны и просты в применении, но ограничены при анализе сложных атак, где важна взаимосвязь множества факторов, и требуют регулярного обновления обучающих данных.

Нейронные сети (CNN, RNN, LSTM) обеспечивают высокую чувствительность к скрытым закономерностям и хорошо работают с неструктурированными данными. Они особенно полезны при обнаружении аномалий и прогнозировании сложных сценариев, однако требуют значительных вычислительных ресурсов и слабо объясняют свои решения, что ограничивает их применение в критических системах.

Гибридные подходы, сочетающие статистику, машинное обучение и эвристику, обеспечивают баланс между точностью и объяснимостью. Комбинация кластеризации и байесовских моделей позволяет выявлять новые типы угроз и оценивать их риск. Такие решения активно применяются в центрах мониторинга безопасности (SOC) и XDR-платформах.

В целом гибридные и нейросетевые модели демонстрируют наибольшую точность прогнозирования (до 90–95 %), тогда как классические методы выигрывают в стабильности и интерпретации. Оптимальные результаты достигаются при их комбинировании, когда аналитическая прозрачность сочетается с высокой точностью и адаптивностью систем.

4. Перспективы и вызовы внедрения ИИ в кибербезопасность

Внедрение искусственного интеллекта в кибербезопасность открывает возможности для перехода к проактивной, самообучающейся защите, но сопровождается технологическими и этическими вызовами. Современные системы всё чаще строятся по принципу adaptive security, где ИИ не только выявляет угрозы, но и прогнозирует их развитие, формируя автоматические сценарии реагирования.

Одним из ключевых направлений становится развитие объяснимого ИИ (Explainable AI, XAI), обеспечивающего прозрачность решений. Это повышает доверие пользователей и снижает юридические риски при автономных действиях систем. Этические вопросы — обработка персональных данных и ответственность за ошибки алгоритмов — требуют нормативного регулирования [2].

Серьёзной проблемой остаётся качество обучающих данных: неполнота, дисбаланс и шум снижают точность прогнозов. Для повышения эффективности применяются методы data augmentation и создание общих баз инцидентов. Одновременно растут угрозы, направленные на сами модели ИИ — data poisoning, model inversion — требующие защиты обучающих наборов и мониторинга целостности моделей.

Организационные трудности включают дефицит специалистов по интерпретации ИИ-результатов и отсутствие единых стандартов применения. Перспективным направлением становится гармонизация технических и правовых норм, закреплённых в международных стандартах ISO/IEC 27032 и NIST AI RMF.

Эффективность ИИ в кибербезопасности зависит от трёх факторов: качества данных, прозрачности алгоритмов и контроля человека. Только их сочетание обеспечивает устойчивость и доверие к интеллектуальным системам защиты.

Заключение

Искусственный интеллект становится центральным элементом современной кибербезопасности, обеспечивая переход от реактивных методов к предиктивным моделям защиты. Использование машинного обучения, нейросетей и гибридных алгоритмов позволяет не только анализировать уже совершившиеся инциденты, но и прогнозировать потенциальные угрозы, формируя проактивную стратегию реагирования. Это существенно повышает эффективность систем безопасности и снижает риски для критической инфраструктуры.

Сравнительный анализ существующих методов показал, что классические алгоритмы обеспечивают устойчивость и объяснимость решений, тогда как нейросетевые и гибридные модели превосходят их по точности и адаптивности. Оптимальные результаты достигаются при комбинировании подходов, что позволяет одновременно сохранить аналитическую прозрачность и предсказательную мощность систем.

В то же время применение ИИ в кибербезопасности остаётся сопряжено с рядом ограничений: качеством обучающих данных, сложностью интерпретации моделей и уязвимостью самих алгоритмов. Кроме того, автоматизация принятия решений требует внедрения этических и правовых механизмов контроля, чтобы гарантировать ответственность и защиту персональной информации.

Искусственный интеллект формирует новую парадигму — предиктивную кибербезопасность, основанную на анализе больших данных, адаптивных моделях и балансе между автоматизацией и человеческим надзором. Будущее защиты цифровых систем зависит от способности интегрировать интеллектуальные технологии в единую управляемую экосистему, где ИИ станет не заменой, а надёжным партнёром человека в обеспечении безопасности цифрового мира [4].

Литература:

1. Быков Д. А. Роль методов машинного обучения в идентификации киберугроз на основе текстовых данных // Universum: технические науки: электрон. научн. журн. 2025. 4(133). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/19826 (дата обращения: 22.10.2025).
2. Намиот Д. Е., Ильюшин Е. А., Чижов И. В. Искусственный интеллект и кибербезопасность // International Journal of Open Information Technologies. 2022. № 9. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/iskusstvennyy-intellekt-i-kiberbezopasnost (дата обращения: 22.10.2025).
3. Назаров А. Н., Виноградов Ю. В., Сычёв А. К. Применение алгоритмов машинного обучения при решении задач информационной безопасности // Системы высокой доступности. — 2018. — Т. 14. — № 4. — С. 20–22. — URL: https://publications.hse.ru/view/247118896 (дата обращения: 22.10.2025).
4. Ручай А. Методы машинного обучения и искусственного интеллекта в задачах компьютерных атак и защиты // Инфо-Секур. — 2022. — URL: https://info-secur.ru/index.php/ojs/article/view/396 (дата обращения: 22.10.2025).