Параметри
Система аналізу атак соціальної інженерії
Тип публікації :
Бакалаврська робота
Дата випуску :
2025
Автор(и) :
Гузовата, Діана Олександрівна
Науковий(і) керівник(и)/редактор(и) :
Мова основного тексту :
Ukrainian
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
Гузовата Д. О. Система аналізу атак соціальної інженерії : пояснювальна записка кваліфікаційної роботи : 125 Кібербезпека / наук. кер. О. Торошанко. Київ, 2025. 94 с.
Кваліфікаційна робота складається зі вступу, трьох розділів, загальних висновків, списку використаних джерел, додатків, має 83 сторінок основного тексту, 37 рисунків та 9 таблиць. Список використаних джерел містить 30 найменувань і займає 3 сторінки.
Методи дослідження кваліфікаційної роботи:
- системний підхід;
- методи порівняння;
- методи машинного навчання;
- структурно-функціональний аналіз;
- аналіз ознак фішингових доменів;
- емпіричне тестування;
- аналіз метрик якості класифікації.
Об'єктом дослідження є процес виявлення та аналізу атак соціальної інженерії у цифровому інформаційному середовищі.
Предметом дослідження в даній роботі є методи, алгоритми та інструменти інтелектуального аналізу.
У роботі проаналізовано підходи до протидії соціоінженерним атакам та оцінено ефективність класифікаційних алгоритмів для виявлення фішингу. Побудовано модель на основі швидкого дерева рішень, яка демонструє високу точність розпізнавання доменів з ознаками загрози.
Розроблено програмну систему, що автоматично аналізує домени в реальному часі, надає інтерпретовані прогнози й захищає дані користувача за допомогою алгоритму AES. Отримані результати придатні для використання в практичних системах кіберзахисту та навчальному процесі з кібербезпеки.
Методи дослідження кваліфікаційної роботи:
- системний підхід;
- методи порівняння;
- методи машинного навчання;
- структурно-функціональний аналіз;
- аналіз ознак фішингових доменів;
- емпіричне тестування;
- аналіз метрик якості класифікації.
Об'єктом дослідження є процес виявлення та аналізу атак соціальної інженерії у цифровому інформаційному середовищі.
Предметом дослідження в даній роботі є методи, алгоритми та інструменти інтелектуального аналізу.
У роботі проаналізовано підходи до протидії соціоінженерним атакам та оцінено ефективність класифікаційних алгоритмів для виявлення фішингу. Побудовано модель на основі швидкого дерева рішень, яка демонструє високу точність розпізнавання доменів з ознаками загрози.
Розроблено програмну систему, що автоматично аналізує домени в реальному часі, надає інтерпретовані прогнози й захищає дані користувача за допомогою алгоритму AES. Отримані результати придатні для використання в практичних системах кіберзахисту та навчальному процесі з кібербезпеки.
Галузі знань та спеціальності :
125 Кібербезпека та захист інформації
Галузі науки і техніки (FOS) :
Інженерія та технології
Тип зібрання :
Publication
Файл(и) :
Вантажиться...
Формат
Adobe PDF
Розмір :
2.79 MB
Контрольна сума:
(MD5):e38e82b9bdc9ef9d6f4826372857e599
Ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons CC BY-NC