Грайворонський, Микола ВладленовичСніговий, Дмитро Сергійович2019-04-152019-04-152018Сніговий, Д. С. Запобігання витоку таємних ключів використовуючи машинне навчання : магістерська дис. : 125 Кібербезпека / Сніговий Дмитро Сергійович. – Київ, 2018. – 89 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/27213Робота обсягом 86 сторінок, містить 42 ілюстрації, 22 таблиці та 10 літературних джерел. Мета дослідження – довести можливість автоматизації пошуку та знешкодження витоку таємних ключів за допомогою машинного навчання. Область дослідження даної роботи – операційна система Android. В ході виконання даної дипломної роботи відбувається аналіз витоку памяті, витоку таємних ключів, алгоритмів машинного навчання, що могли б бути застосовані для автоматизації процесу пошуку витоку таємних ключів. В практичній частині відбувається як ручне так і автоматичне(використовуючи машинне навчання) виявлення витоків таємних ключів того чи іншого типу. Дослідження проведені у даній роботі можуть слугувати або бути розціненими як один з варіантів поліпшення процесу пошуку да видалення витоку таємних ключів усіх категорій. Також процес аналізу відкритого коду для групування даних з метою їх подальшого використання у машинному навчанні може сприяти розвитку повноцінної та автоматизованої системи пошуку та видалення витоку таємних ключів. Результатом роботи є практичне та теоретичне підтвердження існування можливості поліпшення та прискорення процесу пошуку та вирішення проблеми витоку секретних ключів. Можливості використання машинного навчання для вирішення проблеми витоку секретних ключів були продемонстровані у практичній частині даної роботи.ukвитоки пам'ятітаємні ключімашинне навчанняAndroidmemory leakssecure memory leaksmachine learningMaster Thesis89 с.004.056