Синєглазов, Віктор МихайловичКоба, Максим Олексійович2026-09-302026-09-302026Коба, М. О. Інтелектуальна система виявлення фішингових повідомлень : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Коба Максим Олексійович. – Київ, 2026. – 99 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/83586Дипломна робота: 125 с., 17 рис., 12 табл., 25 джерел. Об’єкт дослідження – процес автоматизованого виявлення фішингових повідомлень у цифровому середовищі. Предмет дослідження – методи машинного та глибокого навчання для класифікації текстових повідомлень і URL-адрес за ознаками фішингу. Метою роботи є розроблення інтелектуальної системи класифікації фішингових повідомлень, яка поєднує аналіз текстової складової повідомлення та аналіз URL-адреси. У роботі проаналізовано проблему фішингу, основні типи фішингових атак, ознаки фішингових текстових повідомлень і підозрілих URL-адрес. Обґрунтовано використання комбінованого підходу, у якому LSTM-модель застосовується для аналізу тексту повідомлення, а CNN/Conv1D-модель – для аналізу URL-адреси як символьної послідовності. Результати роботи – підготовлено email- та URL-датасети, навчено дві моделі глибокого навчання, реалізовано механізм об’єднання результатів max risk fusion і створено програмну систему з візуальним інтерфейсом для перевірки повідомлень. Отримані результати показали високу якість класифікації як для текстових повідомлень, так і для URL-адрес. Напрями подальшого розвитку – використання багатомовних даних, аналіз email-заголовків і вкладень, перевірка вмісту вебсторінок за URL та створення парного датасету “повідомлення – URL”.99 с.ukфішингкласифікація повідомленьглибоке навчанняlstmconv1durl-адресаінтелектуальна системаBachelor Thesis