Киберқауіптердің қарқынды өсуі және желілік трафиктің ұлғаюы жағдайында желілік шабуылдарды анықтау және алдын алу киберқауіпсіздікті қамтамасыз етудің өзекті міндеттеріне айналуда. Бұл зерттеудің мақсаты теңгерімсіз желілік трафиктегі ауытқуларды анықтау үшін тиімді Mini-VGGNet үлгісін әзірлеу болып табылады. Зерттеу сонымен қатар ықтимал қауіптерді дәлірек анықтауға мүмкіндік беретін деректердегі уақытқа тәуелділікті талдауға бағытталған. Жұмыста желілік деректерден белгілерді алу үшін конволюциялық қабаттар мен пулинг қабаттарын қамтитын mini-VGGNet архитектурасына негізделген терең оқыту әдістемесі қолданылады. Анықтау тиімділігін арттыру үшін деректерді өңдеу әдістері қолданылады, соның ішінде қажет емес мәндерді жою және қалыпқа келтіру, бұл модельдің оқу сапасын жақсартады. Модель нақты уақыттағы ауытқуларды анықтауға және желілік трафиктің өзгеруіне бейімделуге мүмкіндік беретін желілік шабуылдардың әртүрлі түрлерін қамтитын деректер жиынтығында оқытылады. Зерттеу нәтижесінде ұсынылған модельдің тиімділігін растайтын желілік интрузияларды анықтауда жоғары дәлдікке қол жеткізілді. Нәтижелер Mini-VGGNet моделі ауытқуларды анықтау жылдамдығы мен дәлдігіне қатысты дәстүрлі әдістерден айтарлықтай жоғары екенін көрсетеді. Жұмыстың маңыздылығы оның киберқорғау әдістерін дамытуға және үнемі өзгеріп отыратын киберқауіптер жағдайында аса маңызды болып табылатын ақпараттық жүйелердің қауіпсіздік деңгейін арттыруға қосқан үлесі болып табылады. Нәтижелер киберқауіпсіздікті одан әрі зерттеу және желілік шабуылдарды анықтау үшін жетілдірілген модельдерді әзірлеу үшін пайдаланылуы мүмкін.