Параметри
Методи виявлення та протидії фішинговим атакам, згенерованих за допомогою штучного інтелекту
Дата випуску :
2024
Автор(и) :
Завгородня Анастасія Сергіївна
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Наконечний Володимир Сергійович
Анотація :
Об’єкт дослідження – процес виявлення тексту, згенерованого штучним інтелектом.
Мета роботи – розробка програмної реалізації, що допоможе виявляти листи, для написання яких використовувався штучний інтелект.
Методи дослідження – аналіз зібраних даних, формалізація та конкретизація, дослідження наявних методологій.
Наукова новизна: набув подальшого розвитку процес виявлення текстів листів, згенерованих штучним інтелектом, що допомагатиме в боротьбі з
фішингом.
Актуальність теми: сучасні спроби фішингу, керовані штучним інтелектом, дуже персоналізовані, використовують дані (такі як поведінка користувачів в Інтернеті, інтереси та моделі спілкування) для створення цілеспрямованих і вражаюче переконливих повідомлень. Тема кваліфікаційної роботи є актуальною, оскільки важливо вміти розрізняти вміст, створений людьми, від вмісту, створеного штучним інтелектом. Ідентифікація тексту, написаного інструментами штучного інтелекту, допомагає підтримувати
прозорість і цілісність спілкування. Також виявлення таких текстів допомагає користувачам приймати обґрунтовані рішення щодо надійності та достовірності інформації, з якою вони стикаються в Інтернеті.
Мета роботи – розробка програмної реалізації, що допоможе виявляти листи, для написання яких використовувався штучний інтелект.
Методи дослідження – аналіз зібраних даних, формалізація та конкретизація, дослідження наявних методологій.
Наукова новизна: набув подальшого розвитку процес виявлення текстів листів, згенерованих штучним інтелектом, що допомагатиме в боротьбі з
фішингом.
Актуальність теми: сучасні спроби фішингу, керовані штучним інтелектом, дуже персоналізовані, використовують дані (такі як поведінка користувачів в Інтернеті, інтереси та моделі спілкування) для створення цілеспрямованих і вражаюче переконливих повідомлень. Тема кваліфікаційної роботи є актуальною, оскільки важливо вміти розрізняти вміст, створений людьми, від вмісту, створеного штучним інтелектом. Ідентифікація тексту, написаного інструментами штучного інтелекту, допомагає підтримувати
прозорість і цілісність спілкування. Також виявлення таких текстів допомагає користувачам приймати обґрунтовані рішення щодо надійності та достовірності інформації, з якою вони стикаються в Інтернеті.
Бібліографічний опис :
Завгородня А. С. Методи виявлення та протидії фішинговим атакам, згенерованих за допомогою штучного інтелекту : пояснювальна записка кваліфікаційної роботи : 125 Кібербезпека / наук. кер. В. Наконечний. Київ, 2024. 93 с.
Ключові слова :
Файл(и) :
Вантажиться...
Формат
Adobe PDF
Розмір :
2.86 MB
Контрольна сума:
(MD5):c9f418c98e14e4436a5774689d7aed7b
Ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons CC BY-NC