Метод защиты серверной инфраструктуры от распределенной атаки типа «отказ в обслуживании» с использованием рекуррентной нейронной сети

Современные статистические данные ведущих компаний в области кибербезопасности (Лаборатория Касперского, Cloudflare, Statista) свидетельствуют о 63%-ном росте количества DDoS-атак в 2023-2024 годах. В данной статье рассматривается инновационный метод противодействия этим угрозам, основанный на применении рекуррентных нейронных сетей (RNN). Разработанное решение обеспечивает автоматизированное обнаружение атак в реальном времени с возможностью мгновенного реагирования, демонстрируя при этом точность классификации на уровне 99.14% на тестовой выборке из набора NSL-KDD и время предсказания всего 70.12 мс. Особенностью предложенного подхода является адаптивность к новым типам угроз благодаря механизму дообучения модели. Система может быть интегрирована в существующую инфраструктуру клиента без нарушения работы сервисов. Проведенные исследования различных конфигураций RNN (включая анализ влияния длины последовательности, количества нейронов и эпох обучения) позволили достичь оптимального баланса между точностью и производительностью.