Огляд методiв класифiкацiї електронних листiв
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
У роботі розглянуто методи виявлення фішингових електронних листів на основі сучасних технологій глибокого навчання. Особливу увагу приділено архітектурам нейронних мереж, зокрема CNN, LSTM і трансформерам (BERT), що демонструють високу точність при класифікації фішингових, спамових і безпечних листів. Також досліджено ефективність традиційних методів, таких як сигнатурний аналіз, чорні списки, правила фільтрації, а також алгоритми машинного навчання. Розкрито залежність точності класифікації від якості датасетів і важливість постійного оновлення моделей.
Опис
Ключові слова
фішинг, електронна пошта, глибоке навчання, нейронні мережі, сигнатурний аналіз, класифікація, BERT
Бібліографічний опис
Гаврилова, А. В. Огляд методiв класифiкацiї електронних листiв / А. В. Гаврилова, Г. О. Яйлимова // Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матерiали XXIII Всеукраїнської науково-практичної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених, [Київ], 14−17 травня 2025 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2025. – С. 307-310.