MOBILE APPLICATION SECURITY ANALYSIS MODEL BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE

A. С. Проценко; В. М.  Федорченко

doi:10.26906/SUNZ.2025.1.124-128

Автор(и)

A. С. Проценко Харківський національний університет радіоелектроніки
В. М. Федорченко Харківський національний університет радіоелектроніки

DOI:

https://doi.org/10.26906/SUNZ.2025.1.124-128

Ключові слова:

нейромережа, ML, DL, ANN, мобільний застосунок, кіберзагроза, брандмауер

Анотація

Проводиться огляд декількох архітектур нейромереж, що вже використовуються для запобігання атак
зловмисників, основних напрямів атак на мобільні застосунки, алгоритмів навчання. Описуються особливості використання
рекурентних нейронних мереж для аналізу небезпечного простору. Результати статті показують, що нейронні мережі можуть
бути ефективним інструментом запобігання втрат даних та хакерських атак. Однак необхідні подальші дослідження для
оптимізації архітектури та параметрів нейронних мереж для покращення точності виявлення загроз.

Завантаження

Посилання

1. Drahuntsov R., Rabchun D. and Brzhevska Z. (2020) “PRINCIPLES OF ENSURING SECURITY OF INFORMATION publication “Cybersecurity: education, science, technology”. No. 4 (8). P. 49-60.

2. Enck W., Ongtang M. and McDaniel P. (2009) “Understanding android security”. IEEE security & privacy. No. 1. P. 50-57.

3. Sosnovy V.O. and Zamriy I.V. (2022) “NETWORK SECURITY USING A RECURRENT NEURAL NETWORK”. Electronic specialist scientific publication “Word of a Scientist”. No. 5. P. 21-24.

4. Ivanichenko, Y., Sablina, M. and Kravchuk, K. (2021) “USING MACHINE LEARNING IN CYBER SECURITY”. Electronic professional scientific publication “Cybersecurity: education, science, technology”. No. 4 (12). P. 132-142.

5. Attack indicators based on artificial intelligence allow you to predict and stop threats as quickly as possible: website. URL:https://iitd.com.ua/news/

6. Sharma B., Mangrulkar R. (2019) “Deep learning applications in cyber security: a comprehensive review, challenges and prospects”. International Journal of Engineering Applied Sciences and Technology. No. 4(8). P. 148-159.

7. Lakhno V., Yerbolat K., Bagdat Y., Kryvoruchko O., Desiatko A., Tsiutsiura S. (2022). “Local network protection model of educational institution server virtualization system”. Cybersecurity: education, science, technology. No. 2 (18). P. 6-23.

8. Gulrajani, F. Ahmed, M. Arjovsky, V. Dumoulin and A. Courville. (2017) “Improved training of Wasserstein GANs”. In Proc. of the 31st Int. Conf. on Neural Information Processing Systems. P. 5769-5779.