Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://212.1.86.13:8080/xmlui/handle/123456789/7441
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorКозлов, Є. С.-
dc.date.accessioned2025-03-10T07:24:44Z-
dc.date.available2025-03-10T07:24:44Z-
dc.date.issued2025-03-10-
dc.identifier.citationКозлов Є. С. Розробка інформаційної системи виявлення шкідливих веб-ресурсів з використанням технологій машинного навчання : кваліфікаційна робота магістра : 122 «Комп'ютерні науки» / Університет митної справи та фінансів. Дніпро, 2025. 68 с.uk_UA
dc.identifier.urihttp://212.1.86.13:8080/xmlui/handle/123456789/7441-
dc.description.abstractДипломна робота присвячена розробці системи автоматизованого виявлення шкідливих веб-ресурсів із використанням алгоритмів машинного навчання. У роботі проведено аналіз основних загроз інформаційної безпеки у веб-середовищі, таких як фішингові атаки, шкідливе програмне забезпечення та небезпечні URL-адреси. Розглянуто методи виявлення загроз, зокрема лексичний аналіз, аналіз характеристик хосту та поведінкових ознак. Для реалізації системи було використано бібліотеку Scikit-Learn, яка забезпечує простоту використання, широкий спектр алгоритмів для аналізу даних та підтримку моделей класифікації. Запропонований алгоритм успішно реалізований та протестований на реальних даних, що підтвердило його ефективність у виявленні потенційно шкідливих ресурсів. Практична цінність роботи полягає у створенні автоматизованої системи для виявлення шкідливих веб-ресурсів, яка може бути використана у корпоративних системах кібербезпеки, для захисту мереж від фішингових атак.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherУніверситет митної справи та фінансівuk_UA
dc.subjectінформаційна безпекаuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectURL-адресиuk_UA
dc.subjectRandom Forestuk_UA
dc.subjectDecision Treeuk_UA
dc.subjectScikit-Learnuk_UA
dc.titleРозробка інформаційної системи виявлення шкідливих веб-ресурсів з використанням технологій машинного навчанняuk_UA
dc.typeOtheruk_UA
Розташовується у зібраннях:Спеціальність: 122 Комп'ютерні науки

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
2025_Kozlov_122_Mag.pdf962,52 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.