Качинський, Анатолій БроніславовичГурджия, Валерія Вахтангівна2025-05-012025-05-012023Гурджия, В. В. Виявлення фішингових сайтів за допомогою методів машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 125 Кібербезпека / Гурджия Валерія Вахтангівна. – Київ, 2023. – 80 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/73626Робота складається з 80 сторінок, містить 15 ілюстрацій, 3 таблиці, 1 додаток та 10 літературних джерел. Метою роботи є дослідження та покращення методів виявлення фішингових сайтів Об’єктом дослідження є фішингові сайти та фішингові електронні листи. Предметом дослідження є методи машинного навчання для класифікації фішингу Актуальність роботи можна пояснити зростаючою кількістю фішингових атак, в тому числі через фішингові веб-сайти. Методи дослідження: літературний огляд, аналіз, моделювання, класифікація, оцінка, порівняння результатів. Для класифікації фішингових сайтів використовувались методи: мультиноміальний наївний Байєсівський класифікатор MNB, логістична регресія LR, випадковий ліс RF, дерево рішень DT, k-найближчих сусідів KNN, метод опорних векторів SVM, та багатошаровий персептрон MP.80 с.ukфішингмашинне навчаннявеб-сайтиспамURLphishingmachine learningwebsitesspamBachelor Thesis