Глибокі нейронні мережі як інструмент для вирішення задачі класифікації електронних листів

Вантажиться...
Ескіз

Дата

2025

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

КПІ ім. Ігоря Сікорського

Анотація

Обсяг роботи 101 сторінка, 21 ілюстрація, 2 таблиці, 11 додатків, 29 джерел літератури. У роботі проведено аналіз різних існуючих методів для класифікації електронних листів, виконана програмна реалізація власних систем для класифікації електронної пошти та веб-сторінок, оброблено результати роботи створених моделей. Метою та задачею роботи є розробка моделей класифікації електронних листів і веб-сторінок за категоріями «фішинг», «спам» і «безпечні» з використанням глибоких нейронних мереж. Об'єктом дослідження даної роботи є електронні листи та веб-сторінки. Предметом дослідження даної роботи є глибокі нейронні мережі, що можуть бути використані для класифікації електронних листів.

Опис

Ключові слова

класифікація, глибока нейронна мережа, cnn, bert, червоні прапорці, логістична регресія, наївний баєс, випадковий ліс, електронна пошта, веб-сторінка, фішинг, імпостор, спам, скам, classification, deep neural network, cnn, bert, red flags, logistic regression, naïve bayes, random forest, email, web-page, phishing, impostor, spam, scam

Бібліографічний опис

Гаврилова, А. В. Глибокі нейронні мережі як інструмент для вирішення задачі класифікації електронних листів : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Гаврилова Анастасія Володимирівна. – Київ, 2025. – 101 с.

ORCID

DOI