A survey of the use of machine learning technologies in providing information security of data: present and future

Abstract

В данной статье проводится обзор современных технологий машин-ного обучения в контексте обеспечения информационной безопасности данных. Рас-сматриваются основные направления использования методов машинного обучения, та-кие как анализ аномального поведения, прогнозирование угроз, идентификация и аутен-тификация. Представлены конкретные технические решения, анализ их эффективности, сложности, текущие тренды и перспективы развития технологий машинного обучения в области информационной безопасности данных. Представленные результаты могут быть полезны как специалистам в области информационной безопасности, так и иссле-дователям в области машинного обучения. This article reviews modern machine learning technologies in the context of ensuring information security of data. The main directions of using machine learning methods, such as analysis of anomalous behavior, threat prediction, identification and authentication are considered. Specific technical solutions, analysis of their effectiveness, complexity, current trends and prospects for the development of machine learning technologies in the field of infor-mation security of data are presented. The presented results can be useful both for information security specialists and researchers in the field of machine learning.