Інтелектуальні методи прогнозування фаз розвитку кібератаки
Вантажиться...
Дата
2024
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Обсяг роботи 94 сторінок, містить 22 ілюстрації, 19 таблиць, 3 додатки та 21 джерело літератури. Об’єкт дослідження: процеси класифікації фаз кібератак та прогнозування їх розвитку на основі аномалій за допомогою методів машинного навчання та марківських ланцюгів. Мета роботи: підвищення ефективності аналізу та реагування на кібератаки шляхом розробки і впровадження методів машинного навчання для класифікації фаз атак та застосування марківських ланцюгів для прогнозування наступних фаз атак. Методи дослідження: аналіз та синтез. Практичне значення роботи полягає у створенні утиліти, яка дозволяє автоматизувати процес класифікації фаз атак та прогнозування їх розвитку. Це підвищує точність і швидкість реагування на загрози та може бути корисним для фахівців з кібербезпеки під час аналізу інцидентів. Інструмент також може використовуватися у навчанні та тренуванні спеціалістів з інформаційної безпеки, дозволяючи моделювати різні сценарії розвитку атак. Наукова новизна дослідження полягає у впровадженні методів машинного навчання для класифікації фаз атак, інтеграції моделі марківських ланцюгів для прогнозування майбутніх фаз атак та визначення ваг різних типів аномалій у контексті фаз атак на основі матриці
Опис
Ключові слова
кібератака, класифікація, машинне навчання, марківські ланцюги, аномалія, прогнозування, Mitre Attack, безпека інформаційних систем
Бібліографічний опис
Шовак, М. І. Інтелектуальні методи прогнозування фаз розвитку кібератаки : магістерська дис. : 125 Кібербезпека та захист інформації / Шовак Мирослав Іванович. – Київ, 2024. – 94 с.