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
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Зіпман, Р. О. (2025). Механізм оцінювання уразливості до кібератак систем аварійного електропостачання АЕС на базі штучного інтелекту [Бакалаврська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/8000
[ДСТУ] Зіпман Р. О. Механізм оцінювання уразливості до кібератак систем аварійного електропостачання АЕС на базі штучного інтелекту : кваліфікаційна робота бакалавра : 125 Кібербезпека та захист інформації / наук. кер. М. М. Браіловський. Київ, 2025. 92 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/8000 (дата звернення: 25.07.2026).
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.
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.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології::125 Кібербезпека та захист інформації
Галузі науки і техніки (FOS) :
Інженерія та технології
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
3.43 MB
Контрольна сума :
(MD5):beb1279433b92a19361f9287b5d5950a
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International