ПРОБЛЕМА НЕДОСТАТНЬОЇ АДАПТИВНОСТІ ТРАДИЦІЙНИХ СИСТЕМ МЕРЕЖЕВОЇ БЕЗПЕКИ ДО СУЧАСНИХ КІБЕРЗАГРОЗ: АНАЛІЗ ТА ШЛЯХИ ВИРІШЕННЯ

Анотація

Традиційні системи мережевої безпеки, що базуються на статичних правилах та сигнатурах, виявляються неефективними проти сучасних адаптивних кіберзагроз, зокрема Advanced Persistent Threats (APT), zero-day експлойтів та AI-генерованих атак. В роботі проведено систематичний аналіз відкритих наукових публікацій 2020-2025 років з метою дослідження проблеми недостатньої адаптивності існуючих систем безпеки та аналізу можливостей застосування штучного інтелекту (AI) та великих мовних моделей (LLM) для її вирішення. Дослідження підтверджують суттєве підвищення швидкості виявлення загроз при використанні AI-рішень у порівнянні з класичними підходами. Великі мовні моделі продемонстрували потенціал у галузі аналізу розвідки загроз та організації безпеки, однак постають питання їх стійкості до атак та інтерпретованості рішень.