Алгоритм покращення інтерпретованості моделей опорних векторів для виявлення аномалій у мережевому трафіку

• Дата: 2025
• Автори: Kerimov, Komil, Kurbanov , Sardor, Azizova , Zarina
• Формат: Стаття
• Мова: English
• Опубліковано: V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2025
• Теми: виявлення аномалій; однокласова SVM; інтерпретованість; SHAP; LIME; кібербезпека; мережевий трафік
• Онлайн доступ: https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/521
• Назва журналу: Problems of Control and Informatics

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...