Методи адаптивного підбору та захисту даних веб-порталів з використанням штучного інтелекту
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Актуальність теми. Розвиток електронної комерції супроводжується зростанням кіберзагроз, зокрема атак ботів, які складають до 60% трафіку. Існуючі рішення часто занадто дорогі для малого бізнесу, а традиційні методи не забезпечують балансу між безпекою та зручністю. Актуальність роботи зумовлена необхідністю створення доступної комплексної системи, що поєднує адаптивний захист та персоналізацію на основі штучного інтелекту. Мета роботи — розробити методи адаптивного підбору та захисту даних веб-порталів з використанням штучного інтелекту для підвищення рівня безпеки та персоналізації користувацького досвіду. Завдання дослідження — проаналізувати кіберзагрози та методи захисту у сучасних веб-сервісах; дослідити математичні методи виявлення загроз, криптографії та побудови рекомендацій; розробити архітектуру семирівневої системи захисту (WAF, анти-бот, 2FA, ризик-менеджмент); реалізувати гібридну систему рекомендацій на основі матричної факторизації та фільтрації; протестувати систему та оцінити ефективність рішень. Об’єкт дослідження — методи забезпечення безпеки та персоналізації даних у веб-порталах електронної комерції. Предмет дослідження — методи адаптивного захисту даних, алгоритми виявлення автоматизованих систем та методи персоналізованих рекомендацій. Методи дослідження: поведінковий аналіз (для ботів); метод EWMA (управління ризиками); криптографічні методи (AES-256, bcrypt, TOTP); матричну факторизацію (SVD, SGD), TF-IDF та косинусну схожість (рекомендації). Наукова новизна одержаних результатів. Запропоновано комплексний підхід до захисту e-commerce, що інтегрує 7 рівнів безпеки з адаптивним управлінням ризиками (EWMA). Розроблено гібридний алгоритм рекомендацій, що поєднує методи фільтрації через rank-based blending. Удосконалено метод виявлення ботів за рахунок динамічного ризик-скору. Практичне значення одержаних результатів. Створено програмне забезпечення, що поєднує захист та персоналізацію. Система розгорнута у виробничому середовищі, а власна реалізація алгоритмів забезпечила оптимізацію витрат. Апробація результатів дисертації. Основні положення доповідалися на науковій конференції «Science of XXI century: development, main theories and achievements» (м. Гаага, 31.10.2025).
Структура та обсяг роботи. Дисертація складається зі вступу, п’яти розділів, висновків, списку джерел та додатків. Загальний обсяг дисертації — 119 сторінок. Основний вміст викладено на 114 сторінках. Робота містить 36 рисунків, 10 таблиць. Список джерел — 30 найменувань .
Опис
Ключові слова
електронна комерція, кібербезпека, штучний інтелект, рекомендаційна система, waf, адаптивний захист, матрична факторизація, ewma, e-commerce, cybersecurity, artificial intelligence, recommendation system, adaptive protection, matrix factorization
Бібліографічний опис
Багній, А. І. Методи адаптивного підбору та захисту даних веб-порталів з використанням штучного інтелекту : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Багній Антон Іванович. – Київ, 2025. – 120 с.