Розпізнавання програм-вимагачів за допомогою машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2025
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Обсяг роботи: 96 сторінок, 6 ілюстрацій, 21 джерела літератури.
Об’єкт дослідження: процес виявлення програм-вимагачів в інформаційних системах в умовах високошвидкісних та змінних кіберзагроз. Предмет дослідження: алгоритми машинного навчання, зокрема Hoeffding Tree та його модифікації, для класифікації поведінки програм як шкідливої або легітимної в умовах потокової обробки даних. Мета дослідження: розробити модель швидкого виявлення ransomware з використанням потокового машинного навчання з акцентом на ефективність у реальному часі. Обґрунтовано доцільність застосування потокової класифікації для оперативного виявлення ознак програм-вимагачів. - Проведено порівняняльний аналіз можливостей різних моделей EFDT потокової класифікації на датасеті RISS за критеріями точності та швидкості реагування. - Запропоновано архітектуру інтеграції потокових моделей у системи кіберзахисту реального часу.
Опис
Ключові слова
ransomware, потокове навчання, Hoeffding Tree, класифікація в реальному часі, латентність, stream learning, real-time classification, latency
Бібліографічний опис
Ярощук, В. В. Розпізнавання програм-вимагачів за допомогою машинного навчання : магістерська дис. : 125 Кібербезпека та захист інформації / Ярощук Владислав Володимирович. – Київ, 2025. – 96 с.