Машинне навчання як ключовий інструмент оборонних кібероперацій: ефективність виявлення фішингових загроз

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. Програм...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Social development & security Vol. 14; no. 5; pp. 113 - 123
Main Authors: Burova, Nadiia, Oprysk, Roman, Kurii, Yevhenii, Lakh, Yuriy, Susukailo, Vitalii
Format: Journal Article
Language:English
Published: Public organization "Ukrainian Scientific Community" 31.10.2024
Subjects:
аналіз url
кібербезпека
машинне навчання
оборонні операції
фішинг
ISSN:2522-9842, 2522-9842
Online Access:Get full text
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Description
Summary: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.
ISSN:2522-9842
2522-9842
DOI:10.33445/sds.2024.14.5.11