Розробка класифікатору шкідливого програмного забезпече ння на основі алгоритму машинного навчання

Simple item page
dc.contributor.authorБогаченко Д. І.
dc.date.accessioned2025-09-30T22:38:35Z
dc.date.available2025-09-30T22:38:35Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionРозробка 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.
dc.description.abstractУ 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.
dc.identifier.urihttp://193.186.15.27:4000/handle/123456789/959
dc.language.isoother
dc.publisherState University of Intelligent Technologies and Telecommunications
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectRandom Forest
dc.subjectшкідливе програмне забезпечення
dc.subjectкібербезпека
dc.subjectграфічний сканер
dc.subjectPE-файли
dc.titleРозробка класифікатору шкідливого програмного забезпече ння на основі алгоритму машинного навчання
dc.typeWorking Paper

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
ВКРБ_Богаченко Д. І. Розробка класифікатору шкідливого програмного забезпече ння на основі алгоритму машинного навчання.pdf
Size:
5.43 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description:
Download

Collections

2025