Козленко, Олег ВіталійовичЗібаров, Дмитро Владиславович2024-10-032024-10-032023Зібаров, Д. В. Модель фільтрації VEC листів з використанням машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 125 Кібербезпека / Зібаров Дмитро Владиславович. – Київ, 2023. – 62 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69493Обсяг роботи 44 сторінок, 19 ілюстрацій, 6 таблиць, 4 додатки, 7 джерел літератури. В роботі проведено аналіз різних методів попередньої обробки тексту та їхній вплив на різні методи машинного навчання, виявлено найбільш оптимальний підхід для класифікації Vendor Email Compromise (VEC) листів а також запропоновано рішення для покращення результатів найефективнішого варіанту. Метою даної роботи є виявлення та реалізація оптимального підходу для виявлення VEC листів з найменшою кількістю хибно-позитивних (FP) класифікацій. Об'єктом дослідження даної роботи є методи попередньої обробки тексту, методи машинного навчання для виявлення VEC листів. Предметом дослідження даної роботи є вплив попередньої обробки тексту на ефективність класифікації VEC листів, виявлення найбільш ефективного підходу для виявлення VEC листів та варіанти покращення результатів.62 с.ukBusiness email compromiseBECVendor email compromiseVECмашинне навчаннястемінглематизаціявидалення стоп-слівбагатошаровий перцептронлогістична регресіявипадковий лісk найближчих сусідівметод опорних векторівкрос-валідаціяBachelor Thesis