Аналіз ризиків в задачах інформаційної безпеки на основі апарата штучних нейронних мереж
| dc.contributor.advisor | Мухін, Вадим Євгенійович | |
| dc.contributor.author | Чумак, Роман Євгенович | |
| dc.date.accessioned | 2020-11-01T10:35:26Z | |
| dc.date.available | 2020-11-01T10:35:26Z | |
| dc.date.issued | 2020-06 | |
| dc.description.abstracten | The object of the study is data from the National Vulnerability Database with information about the properties of known vulnerabilities in computer systems and Exploit-Database with information about the use of vulnerabilities in practice. The subject of the research is the problem of classification and assessment of vulnerabilities of computer systems. The purpose of the study is to solve the problem of binary classification of vulnerabilities into "safe" and "dangerous" using the device of artificial neural networks of deep learning. Research methods - analysis of existing free software methods for assessing the security of the system and analysis of open data using neural networks with evaluation of results by different metrics of forecast accuracy. Relevance - providing the ability to accurately classify threats by their characteristics, which will contribute to the likely improvement of information security with less human resources for data processing for expert assessment of the threat. A comparative analysis with different parameters of the constructed model was performed. Ways to further develop the subject - the integration of the software product with existing security scanners and a wider range of databases in the public domain. | uk |
| dc.description.abstractuk | Об’єкт дослідження - дані з National Vulnerability Database з інформацією про властивості відомих вразливостей комп’ютерних систем та Exploit-Database з інформацією про використання вразливостей на практиці. Предмет дослідження - проблема класифікації та оцінки вразливостей комп’ютерних систем. Мета дослідження – вирішення задачі бінарної класифікації вразливостей на «безпечні» та «небезпечні» за допомогою апарату штучних нейронних мереж глибокого навчання. Методи дослідження - аналіз існуючих безкоштовних програмних методів оцінки захищеності системи та аналіз відкритих даних за допомогою нейронних мереж з оцінкою результатів різними метриками точності прогнозу. Актуальність - надання можливості точної класифікації загроз за їх ознаками, що сприятиме ймовірному покращенню забезпеченності інформаційної безпеки з меншими затратами людських ресурсів на обробку даних задля експертної оцінки загрози. Було проведено порівняльний аналіз з різними параметрами побудованої моделі. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження - інтеграція програмного продукту з існуючими сканерами безпеки та більш широким діапазоном баз даних у відкритому доступі. | uk |
| dc.format.page | 71 с. | uk |
| dc.identifier.citation | Чумак, Р. Є. Аналіз ризиків в задачах інформаційної безпеки на основі апарата штучних нейронних мереж : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Чумак Роман Євгенович. – Київ, 2020. – 71 с. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/37136 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | uk |
| dc.publisher.place | Київ | uk |
| dc.subject | нейронні мережі | uk |
| dc.subject | аналіз ризиків | uk |
| dc.subject | інформаційна безпека | uk |
| dc.subject | оцінка | uk |
| dc.subject | глибоке навчання | uk |
| dc.subject | neural networks | uk |
| dc.subject | risk analysis | uk |
| dc.subject | information security | uk |
| dc.subject | evaluation | uk |
| dc.subject | deep learning | uk |
| dc.title | Аналіз ризиків в задачах інформаційної безпеки на основі апарата штучних нейронних мереж | uk |
| dc.type | Bachelor Thesis | uk |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- Chumak_bakalavr.pdf
- Розмір:
- 1.2 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 8.98 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: