Розробка аналітичної системи розпізнавання фішингових сайтів на основі штучного інтелекту
| dc.contributor.author | Філяєв Максим | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-28T14:00:41Z | |
| dc.date.available | 2024-10-28T14:00:41Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.description | ВИПУСКНА КВАЛІФІКАЦІЙНА РОБОТА | |
| dc.description.abstract | У даній роботі розглянуто проблематику загрози фішингу та розроблено класифікатор для протидії даній загрози. Запропонований у роботі класифікатор бізується на аналізі роботи п’яти алгоритмів класифікації даних: Neural Network, Naive Bayes, Logistic Regression, Decision Tree, k-nearest neighbours. Для експерименту з відбором ознак були використані дані алгоритмів машиного навчання: Wrapper subset evaluation, Consistency subset evaluation і Correlation-based feature subset evaluation. П’ять вище зазначени х методів були треновані з різним набором даних для виявлення плюсів та мінусів процесу відбору функцій. Дослідження виявило деякий набір ознак з найбільш ефективною точністю класифікації і дало змогу відібрати три алгоритми із запропонованих п’яти для розробки нової схеми класифікації. Впровадження даного класифікатора дозволить з більшою точністю виявляти фішингові сайти за рядом притаманних їм ознакам, що в свою чергу може використатися як один із засобів протидії фішингу. Ключові слова: фішинг, фішинговий сайт, розпізнавання фішингових сайтів, відбір характеристик, класифікація, машинне навчання. | |
| dc.identifier.uri | https://ur.knute.edu.ua/handle/123456789/939 | |
| dc.publisher | КНТЕУ | |
| dc.title | Розробка аналітичної системи розпізнавання фішингових сайтів на основі штучного інтелекту | |
| dc.type | Other |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- Філяєв_backup.pdf
- Розмір:
- 1.89 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 1.71 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed to upon submission
- Опис: