Статья посвящена разработке программного обеспечения для эффективного выявления вредоносного трафика в локальных вычислительных сетях. Основная цель исследования заключалась в создании системы, способной минимизировать ложные срабатывания и с высокой точностью идентифицировать угрозы, что особенно актуально для защиты корпоративных сетей. В работе применены различные методы анализа сетевого трафика, включая сигнатурный и поведенческий подходы, а также алгоритмы машинного обучения, такие как нейронные сети и случайный лес, что позволило повысить адаптивность системы к новым типам угроз. Разработанная система продемонстрировала высокую точность обнаружения (до 95%) и устойчивость к высоким нагрузкам в режиме реального времени, однако требует дальнейшей оптимизации для повышения точности при

Тураев С.Э., Заколдаев Д.А. (науч. рук. Заколдаев Д.А.) Разработка эффективного программного обеспечение для выявления вредоносный трафик из лвс // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15500