Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
                
    
    http://biblio.umsf.dp.ua/xmlui/handle/123456789/7441| Назва: | Розробка інформаційної системи виявлення шкідливих веб-ресурсів з використанням технологій машинного навчання | 
| Автори: | Козлов, Є. С. | 
| Ключові слова: | інформаційна безпека машинне навчання URL-адреси Random Forest Decision Tree Scikit-Learn | 
| Дата публікації: | 10-бер-2025 | 
| Видавництво: | Університет митної справи та фінансів | 
| Бібліографічний опис: | Козлов Є. С. Розробка інформаційної системи виявлення шкідливих веб-ресурсів з використанням технологій машинного навчання : кваліфікаційна робота магістра : 122 «Комп'ютерні науки» / Університет митної справи та фінансів. Дніпро, 2025. 68 с. | 
| Короткий огляд (реферат): | Дипломна робота присвячена розробці системи автоматизованого виявлення шкідливих веб-ресурсів із використанням алгоритмів машинного навчання. У роботі проведено аналіз основних загроз інформаційної безпеки у веб-середовищі, таких як фішингові атаки, шкідливе програмне забезпечення та небезпечні URL-адреси. Розглянуто методи виявлення загроз, зокрема лексичний аналіз, аналіз характеристик хосту та поведінкових ознак. Для реалізації системи було використано бібліотеку Scikit-Learn, яка забезпечує простоту використання, широкий спектр алгоритмів для аналізу даних та підтримку моделей класифікації. Запропонований алгоритм успішно реалізований та протестований на реальних даних, що підтвердило його ефективність у виявленні потенційно шкідливих ресурсів. Практична цінність роботи полягає у створенні автоматизованої системи для виявлення шкідливих веб-ресурсів, яка може бути використана у корпоративних системах кібербезпеки, для захисту мереж від фішингових атак. | 
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://biblio.umsf.dp.ua/xmlui/handle/123456789/7441 | 
| Розташовується у зібраннях: | Спеціальність: 122 Комп'ютерні науки | 
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 2025_Kozlov_122_Mag.pdf | 962,52 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити | 
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

