У результаті роботи реалізовано функціональну гібридну систему виявлення аномалій, виконано її тестування на даних мережевого трафіку, визначено ефективність кожного з компонентів системи, встановлено доцільність поєднання глибоких нейронних мереж і бустингових алгоритмів. Запропоновано гібридну систему HybridIDS, що поєднує автоенкодер, генеративну змагальну мережу та бустингові алгоритми LightGBM/XGBoost. Система дозволяє ідентифікувати як відомі, так і нові типи атак у мережевому трафіку.