Рибак, Олександр ВладиславовичМаленко, Сергій Сергійович2025-12-102025-12-102025Маленко, С. С. Використання методів машинного навчання при фільтрації фішингових повідомлень : дипломна робота ... бакалавра : 125 Кібербезпека / Маленко Сергій Сергійович. – Київ, 2025. – 59 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/77617Робота складається з 3 розділів, містить 46 ілюстрацій, 18 джерел літератури, обсяг роботи – 59 сторінок. Метою роботи є розробка і дослідження системи виявлення фішингових листів, що поєднує машинне навчання, аналіз тексту та технічних характеристик листів, інтегруючи класичні методи перевірки як додаткові ознаки. Об’єктом дослідження є фішингові повідомлення. Предметом дослідження виступають моделі захисту від фішингу, зокрема комбіновані системи з використанням методів машинного навчання, що допомагають виявляти та протидіяти фішинговим повідомленням. Методами дослідження є теоретичний аналіз наукової та технічної літератури, експериментальне моделювання, обробка текстових даних, навчання моделей машинного навчання та інтерпретаця результатів В результаті дослідження було створено комбіновану систему, що поєднала у собі методи аналізу тексту та технічних ознак для виявлення фішингових повідомлень.59 с.ukфішингелектронна поштавиявлення фішингумашинне навчанняphishingemailphishing detectionmachine learningBachelor Thesis