В рамках работы предложен подход проактивного обнаружения неизвестных сетевых атак, основанный на генеративном синтезе гипотетических сценариев.Выявлено ограничение классических методов машинного обучения, заключающееся в их ретроспективности и неспособности прогнозировать новые угрозы. Предложен метод проактивного обнаружения на основе генеративного синтеза гипотетических атак с использованием генеративно-состязательных сетей.Представленная архитектура включает модули семантического анализа, генерации атак и адаптивного детектора. Подход ориентирован на интеграцию в существующие системы обнаружения вторжений и SIEM-платформы.

Костюкевич Д.В., Тельбух В.В., Морозов Н.А. (науч. рук. Тельбух В.В.) Генеративное моделирование неизвестных кибератак как подход проактивного обучения систем обнаружения вторжений // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/17276