Ткач, Володимир МиколайовичШовак, Мирослав Іванович2025-10-032025-10-032024Шовак, М. І. Інтелектуальні методи прогнозування фаз розвитку кібератаки : магістерська дис. : 125 Кібербезпека та захист інформації / Шовак Мирослав Іванович. – Київ, 2024. – 94 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76552Обсяг роботи 94 сторінок, містить 22 ілюстрації, 19 таблиць, 3 додатки та 21 джерело літератури. Об’єкт дослідження: процеси класифікації фаз кібератак та прогнозування їх розвитку на основі аномалій за допомогою методів машинного навчання та марківських ланцюгів. Мета роботи: підвищення ефективності аналізу та реагування на кібератаки шляхом розробки і впровадження методів машинного навчання для класифікації фаз атак та застосування марківських ланцюгів для прогнозування наступних фаз атак. Методи дослідження: аналіз та синтез. Практичне значення роботи полягає у створенні утиліти, яка дозволяє автоматизувати процес класифікації фаз атак та прогнозування їх розвитку. Це підвищує точність і швидкість реагування на загрози та може бути корисним для фахівців з кібербезпеки під час аналізу інцидентів. Інструмент також може використовуватися у навчанні та тренуванні спеціалістів з інформаційної безпеки, дозволяючи моделювати різні сценарії розвитку атак. Наукова новизна дослідження полягає у впровадженні методів машинного навчання для класифікації фаз атак, інтеграції моделі марківських ланцюгів для прогнозування майбутніх фаз атак та визначення ваг різних типів аномалій у контексті фаз атак на основі матриці94 с.ukкібератакакласифікаціямашинне навчаннямарківські ланцюгианомаліяпрогнозуванняMitre Attackбезпека інформаційних системMaster Thesis