Виявлення фішингових сайтів за допомогою методів машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Гурджия, Валерія Вахтангівна
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Робота складається з 80 сторінок, містить 15 ілюстрацій, 3 таблиці, 1 додаток та 10 літературних джерел.
Метою роботи є дослідження та покращення методів виявлення фішингових сайтів Об’єктом дослідження є фішингові сайти та фішингові електронні листи.
Предметом дослідження є методи машинного навчання для класифікації фішингу Актуальність роботи можна пояснити зростаючою кількістю фішингових атак, в тому числі через фішингові веб-сайти.
Методи дослідження: літературний огляд, аналіз, моделювання, класифікація, оцінка, порівняння результатів.
Для класифікації фішингових сайтів використовувались методи: мультиноміальний наївний Байєсівський класифікатор MNB, логістична регресія LR, випадковий ліс RF, дерево рішень DT, k-найближчих сусідів KNN, метод опорних векторів SVM, та багатошаровий персептрон MP.
Опис
Ключові слова
фішинг, машинне навчання, веб-сайти, спам, URL, phishing, machine learning, websites, spam
Бібліографічний опис
Гурджия, В. В. Виявлення фішингових сайтів за допомогою методів машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 125 Кібербезпека / Гурджия Валерія Вахтангівна. – Київ, 2023. – 80 с.