Кухарєв, Сергій ОлександровичВоловик, Юрій Миколайович2020-08-262020-08-262020-06Воловик, Ю. М. Система ідентифікації шкідливого HTTP трафіку з використанням машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Воловик Юрій Миколайович. - Київ, 2020. - 103 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/35833Дипломна робота: 87 с., 11 рис., 7 табл., 3 дод., 15 джерел. Об’єктом дослідження є повідомлення протоколу HTTP. Предметом дослідження є зловмисність повідомлень протоколу HTTP. Мета дослідження: 1) Дослідити існуючі засоби протидії проникненням у комп’ютерні мережі та веб-застосунки, дослідити інструменти машинного навчання, що для цього використовують. 2) Підготувати вхідний файл до роботи з інструментами машинного навчання, перетворити його на датасет для навчання і тестування моделей. 3) Розробити ПЗ, що навчається виявляти шкідливий вміст в повідомленнях протоколу HTTP у вхідному файлі. Теоретичною та методологічною основою дослідженя є праці закордонних вчених в галузях машинного навчання, аналізу даних, кібербезпеки, математичного моделювання. В ході виконання дипломної роботи створено програмний продукт, що з певною точністю визначає, чи є повідомлення протоколу HTTP шкідливим, а також протестовано продукт на реальних даних. Програмний продукт реалізовано з використанням мови програмування Python та бібліотек sklearn, pandas, numpy. Надано рекомендації до подальших досліджень.ukаналіз данихвеб-застосуноккібербезпеканейронні мережімашинне навчанняdata analysisweb applicationcyber securityhttpneural networksmachine learningBachelor Thesis103 с.