Репозитарій КНУ
  • Yкраї́нська
  • English
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
Репозитарій КНУ
  • Фонди & Зібрання
  • Статистика
  • Yкраї́нська
  • English
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь.Забули пароль?
  1. Головна
  2. Кваліфікаційні роботи | Qualifying works
  3. Бакалаврські роботи | Bachelor theses
  4. Механізм оцінювання уразливості до кібератак систем аварійного електропостачання АЕС на базі штучного інтелекту
 
  • Деталі
Параметри

Механізм оцінювання уразливості до кібератак систем аварійного електропостачання АЕС на базі штучного інтелекту

Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2025
Автор(и) :
Зіпман, Рената Олегівна
Кафедра кібербезпеки та захисту інформації 
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Браіловський, Микола Миколайович 
Кафедра кібербезпеки та захисту інформації 
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/8000
Цитування :
Зіпман Р. О. Механізм оцінювання уразливості до кібератак систем аварійного електропостачання АЕС на базі штучного інтелекту : пояснювальна записка кваліфікаційної роботи : 125 Кібербезпека / наук. кер. М. Браіловський. Київ, 2025. 92 с.
Кваліфікаційна робота на тему «Механізм оцінювання уразливості до кібератак систем аварійного електропостачання АЕС на базі штучного інтелекту» складається з переліку умовних скорочень, вступу, трьох розділів, висновків, списку використаних джерел та чотирьох додатків. Загальний обсяг роботи, без врахування додатків, складає 69 сторінок, робота містить 48 рисунків та 37 джерел посилання.
Метою роботи є розробка системи виявлення та класифікації кібератак на систему аварійного електропостачання АЕС з використанням алгоритмів машинного навчання.
Об’єкт дослідження є процес застосування класифікаційних алгоритмів штучного інтелекту для оцінки уразливості системи аварійного електропостачання АЕС до кібератак.
Предмет дослідження є система аварійного електропостачання атомної електростанції (АЕС) та її уразливість до кібератак.
Практичною цінністю отриманих результатів є можливість впровадження розробленої системи класифікації кібератак для підвищення надійності та безпеки систем аварійного електропостачання АЕС. Запропоноване рішення дозволяє своєчасно виявляти аномальні дії у критичних інформаційно-керуючих системах, мінімізуючи ризики порушення стабільної роботи обладнання в умовах кібератак, оскільки складність та потужність шкідливого програмного забезпечення постійно зростає.
У результаті дослідження розроблено систему класифікації кібератак на основі моделі випадкового лісу, яка демонструє високу точність (90.33%) та збалансованість метрик для різних типів атак. Розроблено веб-додаток для аналізу даних системи аварійного електропостачання АЕС та виявлення потенційних кібератак в реальному часі. Рекомендується використовувати розроблену систему для підвищення рівня кібербезпеки систем аварійного електропостачання АЕС.
Ключові слова :

кібербезпека

критична інфраструкту...

атомна електростанція...

система аварійного ел...

машинне навчання

випадковий ліс

класифікація кіберата...

вебдодаток

Галузі знань та спеціальності :
125 Кібербезпека та захист інформації
Галузі науки і техніки (FOS) :
Інженерія та технології
Тип зібрання :
Publication
Файл(и) :
Вантажиться...
Ескіз
Формат

Adobe PDF

Розмір :

3.43 MB

Контрольна сума:

(MD5):beb1279433b92a19361f9287b5d5950a

Ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons CC BY-NC

Налаштування куків Політика приватності Угода користувача Надіслати відгук

Побудовано за допомогою Програмне забезпечення DSpace-CRIS - Розширення підтримується та оптимізується 4Наука

м. Київ, вул. Володимирська, 58, к. 42

(044) 239-33-30

ir.library@knu.ua