Мухін, Вадим ЄвгеновичБараніченко, Андрій Олександрович2023-09-122023-09-122023Бараніченко, А. О. Аналіз ризиків в задачах інформаційної безпеки за допомогою машинного навчання : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Бараніченко Андрій Олександрович. – Київ, 2023. – 127 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/60242Дипломна робота: 127 с., 28 рис., 8 табл., 2 додатки, 25 джерел. Об‘єктом дослідження є набір даних Malicious and Benign Websites, який містить інформацію про злоякісні та доброякісні веб-сторінки на основі їх прикладного рівня з мережевими характеристиками. Предметом дослідження є проблема управління ризиками та оцінки різних моделей класифікації. Мета роботи полягає в огляді теоретичних основ і порівняльного аналізу ризиків у задачах інформаційної безпеки, а також застосування штучних нейронних мереж, алгоритмів ансамблевого навчання для бінарної класифікації з ціллю розробки програмного продукту. У роботі було використано модель рекурентної нейронної мережі (RNN), мережу двонаправленої довгої короткочасної пам‘яті (BiLSTM), метод екстремального градієнтного бустінгу (XGBoost). Зростання кількості та складності кіберзагроз, а також залежність суспільства та бізнесу від інформаційних технологій, роблять безпеку інформації надзвичайно актуальною проблемою. Результатом даної роботи є побудований, за допомогою мови програмування Python, програмний продукт в основі, якого реалізовано моделі нейронних мереж та інших алгоритмів машинного навчання для класифікації типів веб-сторінок. Подальше дослідження полягає в інтеграції напрацювань у повноцінну систему забезпечення захисту інформації, моніторингу стану даної системи, підвищенні точності класифікації та оновленні моделей на шляху до виявлення нових загроз безпеці.127 с.ukінформаційна безпекааналіз ризиківмашинне навчанняглибоке навчаннянейронні мережікласифікаціяinformation securityrisk analysismachine learningdeep learningneural networksclassificationBachelor Thesis