Запобігання витоку таємних ключів використовуючи машинне навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorГрайворонський, Микола Владленович
dc.contributor.authorСніговий, Дмитро Сергійович
dc.date.accessioned2019-04-15T02:58:24Z
dc.date.available2019-04-15T02:58:24Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractenWork capacity - 86 pages, contains 42 illustrations, 22 tables and 10 literary sources. The purpose of the study is to make it possible to automate the search and disposal of secret keys leakage through machine learning. The study area of this work is the Android operating system. During the execution of this thesis there is an analysis of leakage of memory, leakage of secret keys, algorithms of machine learning that could be applied to automate the process of finding leakage of secret keys. In the practical part there is both manual and automatic (using machine learning) detection of the sources of secret keys of one type or another. Studies conducted in this paper may serve or be regarded as one of the options for improving the search process and removing the leakage of secret keys of all categories. Also, an open-source analysis process for grouping data for further use in machine learning can facilitate the development of a fully-fledged and automated search engine and eliminate the leakage of secret keys. The result of the work is the practical and theoretical confirmation of the possibility of improving and accelerating the process of finding and solving the problem of leakage of secret keys. The possibilities of using machine learning to solve the problem of leakage of secret keys have been demonstrated in the practical part of this work.uk
dc.description.abstractukРобота обсягом 86 сторінок, містить 42 ілюстрації, 22 таблиці та 10 літературних джерел. Мета дослідження – довести можливість автоматизації пошуку та знешкодження витоку таємних ключів за допомогою машинного навчання. Область дослідження даної роботи – операційна система Android. В ході виконання даної дипломної роботи відбувається аналіз витоку памяті, витоку таємних ключів, алгоритмів машинного навчання, що могли б бути застосовані для автоматизації процесу пошуку витоку таємних ключів. В практичній частині відбувається як ручне так і автоматичне(використовуючи машинне навчання) виявлення витоків таємних ключів того чи іншого типу. Дослідження проведені у даній роботі можуть слугувати або бути розціненими як один з варіантів поліпшення процесу пошуку да видалення витоку таємних ключів усіх категорій. Також процес аналізу відкритого коду для групування даних з метою їх подальшого використання у машинному навчанні може сприяти розвитку повноцінної та автоматизованої системи пошуку та видалення витоку таємних ключів. Результатом роботи є практичне та теоретичне підтвердження існування можливості поліпшення та прискорення процесу пошуку та вирішення проблеми витоку секретних ключів. Можливості використання машинного навчання для вирішення проблеми витоку секретних ключів були продемонстровані у практичній частині даної роботи.uk
dc.format.page89 с.uk
dc.identifier.citationСніговий, Д. С. Запобігання витоку таємних ключів використовуючи машинне навчання : магістерська дис. : 125 Кібербезпека / Сніговий Дмитро Сергійович. – Київ, 2018. – 89 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/27213
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectвитоки пам'ятіuk
dc.subjectтаємні ключіuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectAndroiduk
dc.subjectmemory leaksuk
dc.subjectsecure memory leaksuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subject.udc004.056uk
dc.titleЗапобігання витоку таємних ключів використовуючи машинне навчанняuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ІБ)
Магістерські роботи