ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ ОБНАРУЖЕНИЕ ВТОРЖЕНИЙ: ИСПОЛЬЗОВАНИЕ УСИЛЕННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРОТИВ (Журнал «Маркетинг», 2026)
Атаки распределённого отказа в обслуживании (DDoS) представляют собой устойчивую угрозу для цифровых сервисов и оказывают существенное влияние на экономическую безопасность, особенно в финансовом секторе. Традиционные системы обнаружения вторжений, основан ные на статических правилах или методах контролируемого обучения, не способны эффективно адаптироваться к быстро изменяющимся стратегиям атак. В данной работе рассматривается применение методов обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) для пост роения интеллектуальных систем обнаружения вторжений, ориентированных на адаптивное и оперативное принятие решений в условиях противодействия злоумышленникам. Задача киберзащиты формализуется как последовательный процесс принятия решений, в котором RL - агенты обучаются оптимальным стратегиям реагирования посредством взаимодействия с сетевой средой и анализа вознаграждений. Проведённый анализ современных исследований и экспериментальных результатов показывает, что системы обнаружения вторжений на основе RL об еспечивают высокую точность обнаружения, минимальные задержки реагирования и повышенную устойчивость к эволюционирующим DDoS -угрозам. Полученные выводы подтверждают, что обучение с подкреплением способствует не только повышению технической эффективности за щиты, но и укреплению экономической безопасности за счёт сокращения времени простоя сервисов и снижения финансовых потерь в цифровых финансовых системах.
Keywords: обучение с подкреплением; системы обнаружения вторжений; DDoS -атаки; экономическая безопасность; кибербезопасность финансовых систем; адаптивная защита; устойчивость цифровых сервисов