Хандрос, А. В.Ткач, В. М.2024-10-172024-10-172024Хандрос, А. В. Застосування алгоритмiв машинного навчання для детекцiї шкiдливого програмного забезпечення через аналiз PE-заголовкiв / А. В. Хандрос, В. М. Ткач // Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матерiали XXII Всеукраїнської науково-практичної конференцiї студентiв, аспiрантiв та молодих вчених, [Київ], 13−17 травня 2024 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2024. – С. 179-181.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69949Враховуючи зростання кіберзагроз, розробка методів штучного інтелекту для виявлення шкідливого програмного забезпечення є критичною. Ми розглядаємо різні техніки, такі як статичний аналіз, хешування та класифікація, для ідентифікації потенційно шкідливих файлів. Основні результати включають розробку надійної моделі, здатної виявляти шкідливі програми з високою точністю, а також обговорення викликів, пов’язаних з обфускацією та поліморфізмом шкідливого ПЗ. Робота підкреслює потенціал машинного навчання як важливого інструменту у сфері кібербезпеки.ukШтучний інтелектмашинне навчаннякібербезпекашкідливе програмне забезпеченнявиявлення шкідливого програмного забезпеченняавтоматизоване виявленняалгоритми машинного навчаннязахист від шкідливих програмArticleС. 179-181004.492