Мухін, Вадим ЄвгенійовичСеверин, Максим Сергійович2024-05-162024-05-162024Северин, М. С. Аналіз ризиків в задачах інформаційної безпеки : магістерська дис. : 122 Комп’ютерні науки / Северин Максим Сергійович. – Київ, 2024. – 103 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/66799Робота виконана на 103 сторінках, містить 34 ілюстрації, 24 таблиці, 1 додаток. При підготовці використовувалась література з 20 джерел. Актуальність теми. У сучасному світі, де зростає використання технологій та залежність від комп'ютерних систем, проблема кібербезпеки стає надзвичайно важливою. Забезпечення надійності та захищеності інформаційних систем від кіберзагроз є ключовим завданням. Магістерська дипломна робота присвячена аналізу ризиків у сфері кібербезпеки, що визначає її високу актуальність. У ній пропонується нова модель виявлення та прогнозування кіберзагроз. Цей внесок допоможе вдосконаленню стратегій виявлення та запобігання ризикам безпеки, що є дуже актуальним у будь-якій IT області. Мета та задачі дослідження. Метою даної магістерської дипломної роботи є розробка моделі та програмного забезпечення виявлення та прогнозування ризиків порушення захищеності комп’ютерної системи. Об’єкт досліджень. Існуючі моделі оцінки ризиків порушення захищеності комп’ютерної системи, набори даних для їх навчання та тестування, зокрема NSL-KDD датасет. Предмет досліджень. Створення моделі та програмного забезпечення виявлення та прогнозування ризиків порушення захищеності комп’ютеної системи. Використання існуючих даних для тренування та тестування моделі, тестування моделі на реальних даних. Методи досліджень. Для розробки алгоритму, представленого у даній магістерській дипломній роботі було використано алгоритми машинного навчання, методи обробки даних. Наукова новизна. Науковою новизною є розробка ансамблевої моделі (stacking), що ґрунтується на новій комбінації методів класифікації машинного навчання, їх параметрів, а також методів обробки даних. Цей підхід відрізняється від існуючих моделей поєднанням supervised алгоритмів в модель другого рівня для різностороннього аналізу даних. Причому кожна модель в стекі відповідає за виявлення конкретного класу загрози, що значно підсилює якість і надійність результатів. Потенційні застосування та практична цінність результатів дипломної роботи: 1. Системи виявлення вторгнень 2. Системи боротьби зі спамом 3. Засоби антивірусного захисту 4. Мережеві сканери Публікації 1. Аналіз ризиків в задачах інформаційної безпеки. / Северин М.С., Мухін В.Є.// Системні науки та інформатика: збірник доповідей ІІ науково-практичної конференції з нагоди 125-річчя КПІ ім. Ігоря Сікорського «Системні науки та інформатика», 4–8 грудня 2023 року, Київ. – К., НН ІПСА КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023. – с. 347-352.103 с.ukiнформаційна безпекаметоди оцінки ризиківрізновиди кібератакмоделі виявлення і прогнозуванняаналіз проблем безпеки комп’ютерних системштучний інтелектмашинне навчанняinformation securityrisk assessment methodstypes of cyberattacksdetection and prediction modelsanalysis of computer system security problemsartificial intelligencemachine learningMaster Thesis004.67