Через збільшену складність сучасних комп"ютерних атак, виникає потреба у фахівцях із безпеки не тільки для виявлення шкідливої активності, але і для визначення відповідних кроків, які проходитиме зловмисник у ході виконання атаки. Незважаючи на те, що виявлення експлойтів і вразливостей зростає з кожним днем, розроблення методів захисту просувається помітно повільніше за розроблення методів нападу. Саме тому це все ще залишається відкритою дослідницькою проблемою. У цій статті представляємо дослідженняу галузі ідентифікації мережних атак із використанням нейронних мереж, зокрема багатошарового персептрона Румельхарта, для виявлення та прогнозування майбутніх подій мережної безпеки на основі попередніх спостережень. Для забезпечення якості процесу навчання й отримання бажаного узагальнення моделі використано 4 млн записів, накопичених протягом 7 днів Канадським інститутом кібербезпеки. Наш результат демонструє, що моделі нейронних мереж, що базуються на багатошаровому персептроні, можуть використовуватися після уточнення для виявлення та прогнозування подій мережної безпеки.
