Танцюра, Дмитро Юрійович2024-12-232024-12-232024-12Танцюра Д.Ю. Метод виявлення фішингових атак з використанням штучного інтелекту. - Дипломна робота на здобуття ступеня магістра спеціальності «Кібербезпека та захист інформації», «Безпека інформаційних і комунікаційних систем». - Київ, 2024. – 137 с.https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/66066Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету". Керівник проекту: д.т.н., професор, Лаптєв Олександр Анатолійович.Фішинг – це одна з найбільш поширених кіберзагроз, яка за останні десятиліття стала серйозною проблемою для користувачів і організацій у всьому світі. У своїй суті, фішинг являє собою метод соціальної інженерії, що спрямований на обман і маніпуляцію людьми з метою отримання доступу до конфіденційних даних. Водночас розвиток фішингу як загрози пов'язаний з еволюцією технологій та популяризацією цифрових каналів комунікації. Зі збільшенням кількості користувачів Інтернету та підвищенням активності онлайн-сервісів цей тип атак став доступним і масовим засобом кіберзлочинності. Фішинг найчастіше здійснюється за допомогою електронної пошти, текстових повідомлень, телефонних дзвінків або навіть соціальних мереж. У більшості випадків зловмисники створюють фальшиві повідомлення, які виглядають як офіційні звернення від банків, державних установ, соціальних мереж чи інших відомих організацій, з якими користувачі взаємодіють регулярно. Завдяки використанню психологічних прийомів – таких як страх втратити доступ до рахунку, повідомлення про несподівану перемогу чи вигоду, загроза штрафу або інші нагальні причини – жертви піддаються на обман і нерідко передають свої дані. Такі техніки зловмисники використовують у всіх видах фішингових атак, варіюючи лише канали та персоналізацію повідомлень. Доволі небезпечним аспектом фішингу є його вплив на користувачів, які стають жертвами через необачність або брак знань про кібербезпеку. Втрати, пов'язані з фішингом, можуть бути значними: від фінансових збитків до компрометації особистих даних, що спричиняє серйозні проблеми для індивідуальних користувачів. Це призводить до серйозних фінансових труднощів для користувача і потребує значних зусиль для відновлення втрачених коштів і захисту своєї фінансової інформації. Окрім цього, крадіжка особистих даних може призвести до оформлення незаконних угод, відкриття нових кредитних ліній, які залишаються непомітними для жертви до моменту, поки не виникнуть серйозні фінансові наслідки.ukдипломна роботакібербезпекаштучний інтелектфішингсистема вияленнязахищеністьмашинне навчанняоцінка ефективностіLearning Object