Грайворонський, Микола ВладленовичДешуніна, Дарія Сергіївна2020-02-062020-02-062019-12Дешуніна, Д. С. Виявлення зловмисних повідомлень в соціальній мережі Twitter на основі URL-посилань : магістерська дис. : 125 Кібербезпека / Дешуніна Дарія Сергіївна. – Київ, 2019. – 84 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/31419Робота обсягом 83 сторінки містить 12 ілюстрацій, 46 таблиць, 31 джерело за переліком посилань та 4 додатки. Метою роботи є побудова і практична перевірка удосконаленої моделі виявлення зловмисних повідомлень в мережі Twitter для підвищення надійності детектування таких дій як розповсюдження спаму, фішингу та зловмисного ПЗ. Об’єктом дослідження є виявлення зловмисних повідомлень в соціальних мережах. Предметом дослідження є удосконалена система виявлення зловмисних повідомлень в соціальній мережі Twitter використовуючи алгоритми машинного навчання. Результатами роботи є аналіз сучасних підходів при вирішенні задач виявлення зловмисних повідомлень та посилань в соціальних мережах, побудований набір даних з використанням Twitter API та маркування за допомогою VirusTotal API, результатом чого було виявлено 3 класи зловмисних посилань, а саме спам, фішинг та розповсюдження зловмисного ПЗ. Тестування запропонованому модулі виявлення повідомлень на основі алгоритмів класифікації та порівняння результатів точності виявлення. Методи дослідження: теоретичний аналіз поставленої задачі, аналіз набору даних, застосування алгоритмів класифікації та метрик оцінки якості роботи системи.ukTwitterвиявлення зловмисних повідомленьURL-посиланняспамфішингзловмисне ПЗмашинне навчаннякласифікаціяаналіз данихсоціальній мережінабір данихVirusTotal APIdetection of malicious messagesURL linksspamphishingmalwaremachine learningclassificationdata analysissocial networksdatasetMaster Thesis84 с.004.056