Програмний засіб виявлення фішингових повідомлень за допомогою машинного навчання та аналізу IoC

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБарановський, Олексій Миколайович
dc.contributor.authorЄсафʼєв, Євгеній Олександрович
dc.date.accessioned2025-09-29T07:22:30Z
dc.date.available2025-09-29T07:22:30Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractОбсяг дипломної роботи 53 сторінки, 24 ілюстрації, 6 таблиць, 1 додаток і 24 джерела літератури. Об’єкт дослідження: процес виявлення фішингових електронних листів. Предмет дослідження: технічні засоби виявлення фішингу, зокрема за допомогою машинного навчання та аналізу індикаторів компрометації. Мета дослідження: розробити систему для виявлення фішингових повідомлень, що поєднує методи машинного навчання та OSINT для покращення точності класифікації та адаптивності до нових загроз. Методи дослідження: аналіз літературних джерел, розробка та тестування програмного засобу для виявлення фішингу, аналіз та обробка різноманітних датасетів, порівняння різних алгоритмів машинного навчання. Отримані результати: Розроблена система поєднує методи машинного навчання та аналізу IoC для виявлення фішингових повідомлень. Система показує високу ефективність і вже застосовна до використання звичайними користувачами.
dc.description.abstractotherThe volume of the thesis is 53 pages, 24 illustrations, 6 tables, 1 appendix and 24 sources of literature. Object of research: the process of detecting phishing emails. Subject of research: technical means of detecting phishing, in particular, using machine learning methods and analysis of compromise indicators. Purpose of the study: develop a phishing detection system that combines machine learning and OSINT techniques to improve classification accuracy and adaptability to new threats. Research methods: literature analysis, development and testing of a phishing detection software tool, analysis and processing of various datasets, comparison of different machine learning algorithms. Results: The developed system combines machine learning and IoC analysis methods to detect phishing messages. The system shows high efficiency and is already applicable for use by ordinary users.
dc.format.extent61 с.
dc.identifier.citationЄсафʼєв, Є. О. Програмний засіб виявлення фішингових повідомлень за допомогою машинного навчання та аналізу IoC : дипломна робота ... бакалавра : 125 Кібербезпека / Єсафʼєв Євгеній Олександрович. – Київ, 2024. – 61с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/76368
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectOSINT
dc.subjectіндикатори компрометації
dc.subjectфішинг
dc.subjectкібербезпека
dc.subjectmachine learning
dc.subjectindicators of compromise
dc.subjectphishing
dc.subjectcybersecurity
dc.titleПрограмний засіб виявлення фішингових повідомлень за допомогою машинного навчання та аналізу IoC
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Yesafiev_bakalavr.pdf
Розмір:
3.56 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