М. В. Мельник

ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛИЙ В КОНТЕЙНЕРНЫХ СИСТЕМАХ НА ОСНОВЕ ГИСТОГРАММ ПРОЦЕССОВ И МОДЕЛИ MLP

Резюме: В работе рассматривается проблема обнаружения аномального поведения в контейнерных системах. Для повышения точности обнаружения аномалий предложен подход на основе профилирования нормального поведения пользователей и модели нейронной сети на основе многослойного перцептрона. Результаты экспериментов показывают, что значение по метрике F1 предложенного метода достигает 99,4%. Сравнительный анализ показывает, что перспективным направлением для его улучшения является внедрение больших языковых моделей для объяснения результатов классификации и формирования рекомендаций по смягчению возможных угроз.

Ключевые слова: Обнаружение аномалий, системные вызовы; контейнерные системы; нейронные сети.

M.V. Melnik

ANOMALY DETECTION IN CONTAINER SYSTEMS BASED ON HISTOGRAMS OF PROCESSES AND MLP MODEL

Summary: This paper examines the problem of detecting anomalous behavior in container systems. To improve anomaly detection accuracy, an approach based on profiling normal user behavior and a neural network model based on a multilayer perceptron is proposed. Experimental results show that the proposed method achieves an F1 score of up to 99.4%. A comparative analysis suggests that a promising avenue for improvement is the implementation of large language models to

Keywords: Anomaly detection, system calls; container systems; neural networks.

DOI: 10.34219/2078-8320-2026-16-1-156-163