Шиленко, Ігор Сергійович2024-12-232024-12-232024-12Шиленко І.С. Засоби виявлення шкідливого програмного забезпечення з використанням алгоритмів машинного навчання. - Дипломна робота на здобуття ступеня магістра спеціальності «Кібербезпека та захист інформації», «Безпека інформаційних і комунікаційних систем». - Київ, 2024. – 99 с.https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/66072Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету". Керівник проекту: к.т.н., доцент, Пархоменко Іван Іванович.У сучасному цифровому світі проблема кібербезпеки набуває все більшого значення. З кожним роком кількість та складність кібератак зростає, що призводить до значних фінансових втрат та загроз для конфіденційності даних як окремих користувачів, так і великих організацій. Одним з найбільш небезпечних видів кіберзагроз є ШПЗ, яке постійно еволюціонує, створюючи нові виклики для систем захисту. Традиційні методи виявлення шкідливого ПЗ, засновані на сигнатурному аналізі, стають все менш ефективними через появу нових, раніше невідомих загроз. У цьому контексті застосування алгоритмів машинного навчання для виявлення ШПЗ стає не просто інновацією, а необхідністю. Здатність систем на основі машинного навчання адаптуватися до нових загроз та виявляти аномалії в поведінці програм робить їх потужним інструментом у боротьбі з кіберзлочинністю.ukдипломна роботашкідливе програмне забезпеченнямашинне навчаннякібербезпекадетектуванняаналізкласифікаціяLearning Object