Використання технологій Snort, Suricata та AI-IDS у практичній підготовці здобувачів освіти за спеціальністю «Кібербезпека»

Анотація

У процесі дослідження автором проаналізовано можливості використання сучасних систем виявлення вторгнень Snort, Suricata та AI-IDS у практичній підготовці здобувачів освіти за спеціальністю «Кібербезпека». Особливу увагу приділено обґрунтуванню доцільності інтеграції сигнатурних та інтелектуальних систем аналізу мережевого трафіку в освітній процес з метою наближення професійної підготовки до реальних умов функціонування сучасних корпоративних інформаційних систем. Зазначено, що стрімкий розвиток цифрових технологій, поширення хмарних сервісів, Інтернету речей, штучного інтелекту та складних розподілених мережевих інфраструктур супроводжується постійним зростанням кількості кіберзагроз і висуває нові вимоги до професійної підготовки майбутніх спеціалістів з кібербезпеки. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю вдосконалення практико-орієнтованої складової освітнього процесу та формування у здобувачів освіти сучасних професійних компетентностей, пов'язаних із виявленням, аналізом і запобіганням мережевим атакам. У роботі розглянуто роль систем виявлення вторгнень у структурі сучасної кібербезпеки, їх використання під час вивчення професійно орієнтованих дисциплін та виконання лабораторних робіт. Детально проаналізовано функціональні можливості систем Snort і Suricata, визначено їх переваги для формування практичних навичок аналізу мережевого трафіку, створення правил детектування атак та роботи із сучасними платформами моніторингу інформаційної безпеки. Окрему увагу приділено інтелектуальним системам AI-IDS, які використовують алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту для виявлення поведінкових аномалій і невідомих кіберзагроз. За результатами проведеного дослідження встановлено, що використання Snort сприяє формуванню базових професійних компетентностей у сфері сигнатурного аналізу мережевого трафіку, Suricata забезпечує розвиток практичних навичок роботи з високопродуктивними багатопотоковими системами моніторингу, тоді як AI-IDS створює умови для опанування сучасних технологій машинного навчання та аналізу великих масивів даних у сфері кібербезпеки. Обґрунтовано доцільність комплексного використання зазначених програмних засобів у професійній підготовці майбутніх фахівців, оскільки їх інтеграція дозволяє сформувати цілісну систему професійних компетентностей, необхідних для ефективної діяльності в умовах сучасного цифрового середовища.