Algorithm for improving interpretability of support vector models for anomaly detection in network traffic
This paper is devoted to enhancing the development of an algorithm aimed at improving the interpretability of machine learning models used for detecting anomalies in network traffic, which is critical for modern cybersecurity systems. The focus is on one-class support vector machine (SVM) models, wh...
Saved in:
| Published in: | Проблеми керування та інформатики |
|---|---|
| Date: | 2025 |
| Main Authors: | , , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України
2025
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211402 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Algorithm for improving interpretability of support vector models for anomaly detection in network traffic / K. Kerimov,S. Kurbanov, Z. Azizova // Проблемы управления и информатики. — 2025. — № 3. — С. 66-73. — Бібліогр.: 5 назв. — англ. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862549351186825216 |
|---|---|
| author | Kerimov, K. Kurbanov, S. Azizova, Z. |
| author_facet | Kerimov, K. Kurbanov, S. Azizova, Z. |
| citation_txt | Algorithm for improving interpretability of support vector models for anomaly detection in network traffic / K. Kerimov,S. Kurbanov, Z. Azizova // Проблемы управления и информатики. — 2025. — № 3. — С. 66-73. — Бібліогр.: 5 назв. — англ. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Проблеми керування та інформатики |
| description | This paper is devoted to enhancing the development of an algorithm aimed at improving the interpretability of machine learning models used for detecting anomalies in network traffic, which is critical for modern cybersecurity systems. The focus is on one-class support vector machine (SVM) models, which are widely used for their high accuracy in anomaly detection but suffer from a lack of transparency, often being referred to as «black box» models.
Удосконалення розробки алгоритму для покращення інтерпретованості моделей машинного навчання, що використовуються для виявлення аномалій у мережевому трафіку, критично важливе для сучасних систем кібербезпеки. Головна увага приділяється однокласовим моделям опорних векторів (SVM — Support Vector Machine), які широко застосовуються завдяки високій точності виявлення аномалій, але є недостатньо прозорими, тому їх називають моделями «чорної скриньки».
|
| first_indexed | 2026-03-13T03:01:10Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-211402 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 0572-2691 |
| language | English |
| last_indexed | 2026-03-13T03:01:10Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Kerimov, K. Kurbanov, S. Azizova, Z. 2026-01-01T19:39:59Z 2025 Algorithm for improving interpretability of support vector models for anomaly detection in network traffic / K. Kerimov,S. Kurbanov, Z. Azizova // Проблемы управления и информатики. — 2025. — № 3. — С. 66-73. — Бібліогр.: 5 назв. — англ. 0572-2691 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211402 004.056.53 10.34229/1028-0979-2025-3-6 This paper is devoted to enhancing the development of an algorithm aimed at improving the interpretability of machine learning models used for detecting anomalies in network traffic, which is critical for modern cybersecurity systems. The focus is on one-class support vector machine (SVM) models, which are widely used for their high accuracy in anomaly detection but suffer from a lack of transparency, often being referred to as «black box» models. Удосконалення розробки алгоритму для покращення інтерпретованості моделей машинного навчання, що використовуються для виявлення аномалій у мережевому трафіку, критично важливе для сучасних систем кібербезпеки. Головна увага приділяється однокласовим моделям опорних векторів (SVM — Support Vector Machine), які широко застосовуються завдяки високій точності виявлення аномалій, але є недостатньо прозорими, тому їх називають моделями «чорної скриньки». en Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України Проблеми керування та інформатики Роботи та системи штучного інтелекту Algorithm for improving interpretability of support vector models for anomaly detection in network traffic Алгоритм покращення інтерпретованості моделей опорних векторів для виявлення аномалій у мережевому трафіку Article published earlier |
| spellingShingle | Algorithm for improving interpretability of support vector models for anomaly detection in network traffic Kerimov, K. Kurbanov, S. Azizova, Z. Роботи та системи штучного інтелекту |
| title | Algorithm for improving interpretability of support vector models for anomaly detection in network traffic |
| title_alt | Алгоритм покращення інтерпретованості моделей опорних векторів для виявлення аномалій у мережевому трафіку |
| title_full | Algorithm for improving interpretability of support vector models for anomaly detection in network traffic |
| title_fullStr | Algorithm for improving interpretability of support vector models for anomaly detection in network traffic |
| title_full_unstemmed | Algorithm for improving interpretability of support vector models for anomaly detection in network traffic |
| title_short | Algorithm for improving interpretability of support vector models for anomaly detection in network traffic |
| title_sort | algorithm for improving interpretability of support vector models for anomaly detection in network traffic |
| topic | Роботи та системи штучного інтелекту |
| topic_facet | Роботи та системи штучного інтелекту |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/211402 |
| work_keys_str_mv | AT kerimovk algorithmforimprovinginterpretabilityofsupportvectormodelsforanomalydetectioninnetworktraffic AT kurbanovs algorithmforimprovinginterpretabilityofsupportvectormodelsforanomalydetectioninnetworktraffic AT azizovaz algorithmforimprovinginterpretabilityofsupportvectormodelsforanomalydetectioninnetworktraffic AT kerimovk algoritmpokraŝennâínterpretovanostímodeleiopornihvektorívdlâviâvlennâanomalíiumereževomutrafíku AT kurbanovs algoritmpokraŝennâínterpretovanostímodeleiopornihvektorívdlâviâvlennâanomalíiumereževomutrafíku AT azizovaz algoritmpokraŝennâínterpretovanostímodeleiopornihvektorívdlâviâvlennâanomalíiumereževomutrafíku |