Шапран Владислав Олександрович2025-01-272025-01-272024-12Шапран В О (2024) «Система виявлення аномальних подій та сигнатур в реальному часі» Кваліфікаційна робота магістра за спеціальністью 125 «Кібербезпека», Державний торговельно-економічний університет Репозитарій Державного торговельно-економічного університету https://ur.knute.edu.ua/workspaceitems/4850/edithttps://ur.knute.edu.ua/handle/123456789/5128Відповідно до мети дослідження робота присвячена розробці системи виявлення аномальних подій та сигнатур в реальному часі. Випускна кваліфікаційна робота на тему «Система виявлення аномальних подій та сигнатур в реальному часі» містить 56 сторінок, 18 рисунків, 5 таблиць. У роботі досліджено сучасні системи виявлення аномальних подій і сигнатур у реальному часі, актуальність яких зумовлена зростанням складності та кількості кібератак. Основною метою є аналіз наявних підходів, виявлення їхніх переваг і недоліків, а також розробка програмного забезпечення для підвищення безпеки інформаційних систем. Використано методи технічного й літературного аналізу, а також моделювання алгоритмів. Наукова новизна полягає у створенні інтегрованої системи, яка поєднує сигнатурний аналіз, машинне навчання та евристичні підходи для виявлення як відомих, так і нових загроз у реальному часі. Розроблена система забезпечує точне діагностування загроз, мінімізує кількість хибно позитивних результатів і прогнозує потенційні атаки за допомогою рекурентних нейронних мереж. Практичне значення дослідження полягає у можливості застосування системи для моніторингу й аналізу кіберзагроз у різних інформаційних інфраструктурах. Результати дослідження можуть бути інтегровані в існуючі рішення для забезпечення кібербезпекиukвиявлення аномалійсигнатурний аналізмашинне навчанняLSTMпрогнозування загрозIDSінформаційні системиanomaly detectionsignature analysismachine learning LSTMthreat predictioninformation systemsMaster Thesis