Ученые НИЯУ МИФИ представили архитектуру TA-BN-ODE для анализа развития кибератак. Она 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. Точность обнаружений атак нулевого дня с помощью LLM на бенчмарке CIC-IoT-2023 достигла 87,6% против примерно 42% у традиционных методов на основе поиска известных шаблонов.

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 одной десятой секунды.

В НИЯУ МИФИ в апреле 2026 года создали архитектуру нейросети MambaShield, устойчивую к отравлению данных.