АДАПТИВНЕ БЕЗПЕРЕРВНЕ НАВЧАННЯ ДЛЯ СИСТЕМ ВИЯВЛЕННЯ ВТОРГНЕНЬ: ЕНТРОПІЙНЕ УПРАВЛІННЯ ПАМ’ЯТТЮ ТА ДИНАМІЧНА КАЛІБРАЦІЯ ПОРОГІВ
DOI:
https://doi.org/10.30857/2786-5371.2025.5.7Ключові слова:
безперервне навчання, системи виявлення вторгнень, варіаційний автокодувальник, динамічна калібрація порогів, ентропійне управління пам'яттюАнотація
Мета. Розробка розширеного фреймворку безперервного навчання для систем виявлення вторгнень (IDS), що забезпечує адаптивне встановлення порогів детекції в умовах концептуального дрифту, теоретично обґрунтоване управління буфером пам'яті на основі ентропійних критеріїв та крос-доменне перенесення знань між різними мережевими середовищами.
Методика. Запропоновано механізм динамічної калібрації порогів на основі онлайн-статистичного відстеження через експоненціальне ковзне середнє (EMA) для адаптації меж прийняття рішень у реальному часі з теоретичними гарантіями обмеження частоти хибних спрацювань (FPR). Для оптимального подолання катастрофічного забування розроблено стратегію ентропійного управління пам'яттю із застосуванням диференційовного оцінювача k-найближчих сусідів для апроксимації ентропії латентного простору. Інтегровано модуль крос-доменної адаптації на основі максимальної середньої розбіжності (MMD) для забезпечення перенесення знань без додаткового навчання. Емпіричну валідацію проведено на бенчмарках NSL-KDD, CICIDS2017 та UNSW-NB15.
Результати. На складному наборі даних CICIDS2017 запропонований метод досягає точності 95,1% з контрольованим рівнем хибних спрацювань, перевершуючи сучасні базові методи. Продемонстровано покращення стійкості до раптового концептуального дрифту до 23% із швидким відновленням протягом 3–5 батчів. Ентропійне управління пам'яттю забезпечує суттєві покращення у виявленні міноритарних класів атак (R2L та U2R).
Наукова новизна. Вперше запропоновано синергетичне поєднання динамічної калібрації порогів з інформаційно-теоретичним управлінням пам'яттю для систем виявлення вторгнень, що дозволяє одночасно вирішувати проблеми адаптації до дрифту та катастрофічного забування з формальними статистичними гарантіями.
Практична значимість. Результати підтверджують, що інтеграція динамічної калібрації з ентропійним управлінням пам'яттю забезпечує масштабований та надійний захист для мереж нового покоління.