Засіб виявлення фішингових листів за допомогою машинного навчання

Приходько Б. С. Засіб виявлення фішингових листів за допомогою машинного навчання : пояснювальна записка кваліфікаційної роботи : 125 Кібербезпека / наук. кер. Я. Шестак. Київ, 2025. 60 с.

Пояснювальна записка кваліфікаційної роботи складається зі вступу, трьох розділів, загальних висновків, списку використаних джерел, має 60 сторінки основного тексту, 6 таблиць та 11 рисунки. Список використаних джерел включає 27 найменувань і займає 3 сторінки.
Метою роботи є розробка та впровадження методів машинного навчання для ефективного виявлення фішингових листів на основі аналізу їх текстового вмісту. Для досягнення зазначеної мети поставлено наступні завдання:
● проаналізувати особливості фішингових атак в електронній пошті;
● ознайомитися з сучасними методами виявлення фішингу на основі машинного навчання;
● сформувати та обробити датасет фішингових і нефішингових листів;
● реалізувати модель BERT для класифікації фішингових листів;
● оцінити ефективність моделі та розробити додаток для її використання. Об'єктом дослідження є процес виявлення фішингових листів у електронній пошті з використанням технологій машинного навчання.
Предметом дослідження є алгоритми та моделі машинного навчання, що застосовуються для класифікації електронних листів на фішингові та легітимні.
Практичною цінністю отриманих результатів є розроблений засіб виявлення фішингових листів за допомогою машинного навчання, котрий дозволяє:
● виявляти фішинг навіть у складних та нових формах;
● працювати незалежно від платформи;
● захищати користувачів менш популярних поштових систем.