Механізм протидії ШПЗ заснованому на ШІ

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТкач, Володимир Миколайович
dc.contributor.authorМаксимчук, Нікіта Іванович
dc.date.accessioned2026-09-15T11:29:59Z
dc.date.available2026-09-15T11:29:59Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractОбсяг роботи 88 сторінок, 42 ілюстрації, 6 додатків, 25 джерел літератури. Об’єкт дослідження: процес виявлення та реагування на складні кібернетичні загрози які використовують ШІ в корпоративних інформаційних системах. Предмет дослідження: методи та алгоритми поведінкової детекції ШПЗ заснованого на ШІ шляхом кореляції подій у SIEM-системі. Мета дослідження: підвищення ефективності виявлення шкідливого програмного забезпечення, керованого штучним інтелектом, шляхом розробки та імплементації методу поведінкового кореляційного аналізу в середовищі SIEM-систем. Методи дослідження: аналіз літературних джерел, розробка логіки механізму детекції, моделювання алгоритму, побудова практичної моделі, зіставлення технік за базою знань MITRE ATT&CK, сценарне моделювання. Отримані результати: здійснено класифікацію загроз та побудовано логіку детекції для двох архітектурних векторів ШПЗ заснованого на ШІ. Розроблено програмні емулятори ШІ-загроз для верифікації системи захисту. Експериментально визначено часові характеристики генерації шкідливого навантаження, що дозволило обґрунтувати параметри часових вікон кореляції. Реалізовано 9 кореляційних правил у середовищі Wazuh, об'єднаних у 2 комплексні сценарії виявлення, що забезпечують покриття повного ланцюжка атаки. Результати роботи були представлені на 6-й Міжнародній науковопрактичній конференції «Global Directions in Scientific Research and Technological Development».
dc.description.abstractotherThe volume of the tesis is 88 pages, 42 illustrations, 6 appendices, and 25sources of literature. Research object: the process of detecting and responding to complex AI-driven cyber threats within corporate information systems. The subject of the research: methods and algorithms for the behavioral detection of AI-driven malware through event correlation within a SIEM system. The purpose of the research: to enhance the efficiency of detecting AI-controlled malware by developing and implementing a behavioral correlation analysis method within a SIEM environment. Research methods: Literature review, design of detection mechanism logic, algorithm modeling, construction of a practical model, mapping of techniques to the MITRE ATT&CK framework, and scenario-based modeling.
dc.format.extent88 с.
dc.identifier.citationМаксимчук, Н. І. Механізм протидії ШПЗ заснованому на ШІ : магістерська дис. : 125 Кібербезпека / Максимчук Нікіта Іванович. – Київ, 2025. – 88с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/83076
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectШПЗ засноване на ШІ
dc.subjectLLM
dc.subjectконтроль безпеки
dc.subjectMITRE ATT&CK
dc.subjectSIEM
dc.titleМеханізм протидії ШПЗ заснованому на ШІ
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Maksymchuk_magistr.pdf
Розмір:
4.66 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

Магістерські роботи (ІБ)
Магістерські роботи