Інтелектуальна система виявлення фішингових повідомлень
Вантажиться...
Дата
2026
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 125 с., 17 рис., 12 табл., 25 джерел.
Об’єкт дослідження – процес автоматизованого виявлення фішингових
повідомлень у цифровому середовищі.
Предмет дослідження – методи машинного та глибокого навчання для
класифікації текстових повідомлень і URL-адрес за ознаками фішингу.
Метою роботи є розроблення інтелектуальної системи класифікації
фішингових повідомлень, яка поєднує аналіз текстової складової
повідомлення та аналіз URL-адреси.
У роботі проаналізовано проблему фішингу, основні типи фішингових
атак, ознаки фішингових текстових повідомлень і підозрілих URL-адрес.
Обґрунтовано використання комбінованого підходу, у якому LSTM-модель
застосовується для аналізу тексту повідомлення, а CNN/Conv1D-модель – для
аналізу URL-адреси як символьної послідовності.
Результати роботи – підготовлено email- та URL-датасети, навчено дві
моделі глибокого навчання, реалізовано механізм об’єднання результатів max
risk fusion і створено програмну систему з візуальним інтерфейсом для
перевірки повідомлень. Отримані результати показали високу якість
класифікації як для текстових повідомлень, так і для URL-адрес.
Напрями подальшого розвитку – використання багатомовних даних,
аналіз email-заголовків і вкладень, перевірка вмісту вебсторінок за URL та
створення парного датасету “повідомлення – URL”.
Опис
Ключові слова
фішинг, класифікація повідомлень, глибоке навчання, lstm, conv1d, url-адреса, інтелектуальна система
Бібліографічний опис
Коба, М. О. Інтелектуальна система виявлення фішингових повідомлень : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Коба Максим Олексійович. – Київ, 2026. – 99 с.