Новость

Ученые НИЯУ МИФИ создали гибридную архитектуру TA-BN-ODE для анализа кибератак во времени

1 источник

Все новости

В НИЯУ МИФИ разработали гибридную архитектуру TA-BN-ODE, сочетающую нейронные дифференциальные уравнения и глубокие пространственно-временные точечные процессы, с применением LLM для обнаружения новых типов атак. Архитектура показала точность до 99%, на 80% меньше параметров, чем у трансформеров, и способна обрабатывать более 12 млн событий в секунду с задержкой менее 0,1 секунды.

В НИЯУ МИФИ создали гибридную архитектуру TA-BN-ODE с применением LLM для анализа развития кибератак во времени. Архитектура включает нейронные дифференциальные уравнения (Neural ODE) и глубокие пространственно-временные точечные процессы (Deep Spatio-Temporal Point Processes). Первые моделируют развитие сетевых процессов в непрерывном времени, вторые — анализируют последовательности событий и оценивают вероятность появления подозрительных событий в будущем. TA-BN-ODE использует байесовские методы, чтобы оценивать степень уверенности в инцидентах. Большая языковая модель применяется для обнаружения новых типов атак. Она анализирует последовательности событий в текстовой форме и выполняет рассуждения. В экспериментах новая архитектура показала точность обнаружения атак до 99%. При этом, по словам ученых, она содержит на 80% меньше параметров, чем модель на основе трансформеров. TA-BN-ODE способна анализировать более 12 млн событий в секунду при задержке менее 0,1 секунды.

Источники 1
  • Ученые НИЯУ МИФИ создали гибридную архитектуру TA-BN-ODE для анализа кибератак во времени ICT.Moscow AI 
    В НИЯУ МИФИ создали гибридную архитектуру TA-BN-ODE с применением LLM для анализа развития кибератак во времени

Архитектура включает нейронные дифференциальные уравнения (Neural ODE) и глубокие пространственно-временные точечные процессы (Deep Spatio-Temporal Point Processes). Первые моделируют развитие сетевых процессов в непрерывном времени, вторые — анализируют последовательности событий и оценивают вероятность появления подозрительных событий в будущем.

TA-BN-ODE использует байесовские методы, чтобы оценивать степень уверенности алгоритма в инцидентах. Большая языковая модель применяется для обнаружения новых типов атак. Она анализирует последовательности событий в текстовой форме и выполняет рассуждения.

В экспериментах новая архитектура показала точность обнаружения атак до 99%. При этом, по словам ученых, она содержит на 80% меньше параметров, чем модель на основе трансформеров. TA-BN-ODE способна анализировать больше 12 млн событий в секунду при задержке менее 0,1 секунды.

🔗 Источник: https://www.cnews.ru/news/line/2026-07-13_uchenye_mifi_sozdali_arhitekturu

***
📃 Статья в журнале Complex & Intelligent Systems