Машинне навчання як ключовий інструмент оборонних кібероперацій: ефективність виявлення фішингових загроз - Burova, Nadiia; Oprysk, Roman; Kurii, Yevhenii; Lakh, Yuriy; Susukailo, Vitalii (Social development & security, 2024)
Мета роботи: визначити ефективність використання алгоритмів машинного навчання для виявлення фішингових загроз у межах оборонних кібероперацій. Метод дослідження: використання алгоритмів випадкових лісів, логістичної регресії та методу опорних векторів для автоматизованого аналізу URL-адрес. Програма реалізована на мові Python з використанням фреймворку Flask. Результати дослідження: розроблене програмне рішення виявило високу ефективність у виявленні фішингових посилань, продемонструвавши точність аналізу при тестуванні на наборах реальних даних. Практична цінність дослідження: запропонована система може бути впроваджена як частина оборонних кібероперацій для автоматизованого виявлення шкідливих посилань та підвищення кібербезпеки. Тип статті: теоретичний, практичний.