Search academic texts

Information × Registration Number 2124U007801, Article popup.category Бакалаврська робота Title Гібридний підхід до аналізу шкідливого програмного забезпечення з використанням машинного навчання (AI translated) popup.author Хандрос Артем ВолодимировичKhandros Artem Volodymyrovych popup.publication 01-01-2024 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76248 popup.publisher Київ Description Обсяг дипломної роботи 44 сторінки, 9 ілюстрацій, 4 додатки і 12 джерел літератури. Об’єкт дослідження: шкідливе програмне забезпечення (ШПЗ) виду Portable Executable. Предмет дослідження: гібридні методи аналізу шкідливого програмного забезпечення з використанням машинного навчання. Мета дослідження: розробка та впровадження гібридного методу аналізу ШПЗ, що базується на машинному навчанні та використанні ансамблевих моделей, для підвищення точності та надійності виявлення шкідливих програм. he volume of the thesis is 44 pages, 9 illustrations, 4 appendices, and 12 literature sources. Object of research: portable Executable (PE) type malware. Subject of research: hybrid methods for analyzing malware using machine learning. Purpose of research: development and implementation of a hybrid malware analysis method based on machine learning and ensemble models to improve the accuracy and reliability of malware detection. Research methods: literature review on types of malware and detection methods; analysis of machine learning models used for malware detection; development and training of basic machine learning models for malware detection; implementation and testing of an ensemble stacking model. popup.nrat_date 2025-11-05 Close