Розробка класифікатору шкідливого програмного забезпече ння на основі алгоритму машинного навчання
No Thumbnail Available
Date
2025
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
State University of Intelligent Technologies and Telecommunications
Abstract
У даній бакалаврській роботі досліджено застосування алгоритмів машинного навчання для виявлення шкідливого програмного забезпечення (ШПЗ) з розробкою класифікатора на основі Random Forest та графічного сканера для аналізу .exe-файлів. Проведено огляд класифікації ШПЗ, методів їх виявлення та сучасних систем захисту. Здійснено порівняльний аналіз алгоритмів машинного навчання, обґрунтовано вибір Random Forest за критеріями точності, швидкодії та інтерпретовності. Розроблено кросплатформений сканер з графічним інтерфейсом на Python з використанням бібліотек scikit-learn, pefile та tkinter, який забезпечує аналіз PE-файлів, витягнення ознак, класифікацію та логування.
Description
Розробка класифікатору шкідливого програмного забезпече ння на основі алгоритму машинного навчання [кваліфікаційна (бакалаврська) робота зі спеціальності 125 Кібербезпека та захист інформації; ОПП «Кібербезпека та захист інформації»] / наук. кер.: викл. Івахненко М.С.; Державний університет інтелектуальних технологій і зв’язку. Одеса: ДУІТЗ, 2025. 54 с.
Keywords
машинне навчання, Random Forest, шкідливе програмне забезпечення, кібербезпека, графічний сканер, PE-файли