Використання штучного інтелекту у виявленні аномалій для підвищення ефективності телекомунікаційних мереж

DOI: 10.31673/2412-9070.2025.025596

Анотація

Телекомунікаційні мережі стають дедалі більш динамічними та складними через величезні обсяги даних, які вони обробляють. У результаті виявлення аномальних подій у цих мережах є важливим для забезпечення безпеки та безперебійної роботи. Традиційні методи виявлення аномалій, які ґрунтуються на правилах, більше не є ефективними в умовах швидко змінюваного телекомунікаційного середовища. Таким чином, штучний інтелект відіграє важливу роль у подоланні цих недоліків.
У статті проводиться критичний аналіз ролі штучного інтелекту, зокрема методів глибокого навчання, у сучасних системах виявлення аномалій в телекомунікаційних мережах. Розглядається еволюція методів – від ранніх стратегій до сучасних методів, що базуються на штучному інтелекті.
Підкреслюється важливість використання гібридних моделей для підвищення надійності та стійкості. Це дозволить телекомунікаційним операторам проактивно керувати аномаліями та оптимізувати продуктивність у середовищі, керованому даними.

Ключові слова: Штучний інтелект, телекомунікаційні мережі, машинне навчання, глибоке навчання, аномалії, згорткова нейронна мережа, масштабованість