ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ МЕРЕЖЕВОЇ БЕЗПЕКИ: ВПРОВАДЖЕННЯ ПРИСТРОЇВ І СИСТЕМ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЗАХИСТУ МЕРЕЖЕВОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ
DOI:
https://doi.org/10.17721/3041-2323.2024.214-225Ключові слова:
онлайн-освіта, штучний інтелект, персоналізація, е-освітаАнотація
Досліджено сучасні підходи до забезпечення безпеки інфокомунікаційних мереж, зокрема локальної мережі підприємства. Проведено аналіз переваг і недоліків архітектур та пристроїв, що забезпечують кібербезпеку, виконано порівняльний аналіз щодо впливу на ефективність захисту. Використано середовище Cisco Packet Tracer для моделювання мережевої інфраструктури й оцінювання ефективності інтеграції брандмауерів, систем IDS/IPS і VPN-з'єднань. Розглянуто концепції нульової довіри та сегментації мережі.
Посилання
Anitha, S., Kavitha, S., & Kavitha, P. (2022). Machine learning for operating systems security. International Journal of Scientific & Engineering Research, 13(2), 243–246.
Li, J., Sun, L., Wang, Q., Wang, Z., & Liu, Y. (2019). Deep learning for network security intrusion detection: Reviews, challenges, and solutions. IEEE Access, 7, 10113–10165. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2895334
Pryimak, Y. O., Zaitsev, Y. O., Lemeshko, A. V., & Antonenko, A. V. (2024). Research on optimization of data processing in government information systems using artificial intelligence. ITSynergy, 1, 6–15 [in Ukrainian]. https://doi.org/10.53920/ITS-2024-1-1
Tkachenko, O. M., & Sosnovyi, V. O. (2022). A model for predicting network security using neural networks. ITSynergy, 2, 43–54 [in Ukrainian]. https://doi.org/10.53920/ITS-2022-2-4
Завантаження
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2024 Прикладні інформаційні системи та технології в цифровому суспільстві
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
