Використання методів машинного навчання при фільтрації фішингових повідомлень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorРибак, Олександр Владиславович
dc.contributor.authorМаленко, Сергій Сергійович
dc.date.accessioned2025-12-10T08:40:56Z
dc.date.available2025-12-10T08:40:56Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractРобота складається з 3 розділів, містить 46 ілюстрацій, 18 джерел літератури, обсяг роботи – 59 сторінок. Метою роботи є розробка і дослідження системи виявлення фішингових листів, що поєднує машинне навчання, аналіз тексту та технічних характеристик листів, інтегруючи класичні методи перевірки як додаткові ознаки. Об’єктом дослідження є фішингові повідомлення. Предметом дослідження виступають моделі захисту від фішингу, зокрема комбіновані системи з використанням методів машинного навчання, що допомагають виявляти та протидіяти фішинговим повідомленням. Методами дослідження є теоретичний аналіз наукової та технічної літератури, експериментальне моделювання, обробка текстових даних, навчання моделей машинного навчання та інтерпретаця результатів В результаті дослідження було створено комбіновану систему, що поєднала у собі методи аналізу тексту та технічних ознак для виявлення фішингових повідомлень.
dc.description.abstractotherThe paper consists of 3 chapters, 46 illustrations, 18 references, and is 59 pages long. The purpose of the work is to develop and study a phishing email detection system that combines machine learning, text analysis, and email specifications, integrating classical verification methods as additional features. The object of study is phishing messages. The subject of the study is phishing protection models, in particular, combined systems using machine learning methods that help to detect and counteract phishing messages. The research methods are theoretical analysis of scientific and technical literature, experimental modeling, text data processing, training of machine learning models and interpretation of results As a result of the study, a combined system was created that combines text analysis and technical features to detect phishing messages.
dc.format.extent59 с.
dc.identifier.citationМаленко, С. С. Використання методів машинного навчання при фільтрації фішингових повідомлень : дипломна робота ... бакалавра : 125 Кібербезпека / Маленко Сергій Сергійович. – Київ, 2025. – 59 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/77617
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectфішинг
dc.subjectелектронна пошта
dc.subjectвиявлення фішингу
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectphishing
dc.subjectemail
dc.subjectphishing detection
dc.subjectmachine learning
dc.titleВикористання методів машинного навчання при фільтрації фішингових повідомлень
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Malenko_bakalavr.pdf
Розмір:
1.35 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІБ)
Бакалаврські роботи