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...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Social development & security Ročník 14; číslo 5; s. 113 - 123
Hlavní autoři:	Burova, Nadiia, Oprysk, Roman, Kurii, Yevhenii, Lakh, Yuriy, Susukailo, Vitalii
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Public organization "Ukrainian Scientific Community" 31.10.2024
Témata:	аналіз url кібербезпека машинне навчання оборонні операції фішинг
ISSN:	2522-9842, 2522-9842
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Popis
Shrnutí:	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