Search academic texts

Information × Registration Number 2225U000767, Qualification work popup.category Магістерська робота Title popup.author Серпінський Юрій Вікторович popup.publication 01-01-2025 popup.source_user Київський національний університет імені Тараса Шевченка popup.source https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/8027 popup.publisher Київський національний університет імені Тараса Шевченка Description Кваліфікаційна робота складається зі вступу, чотирьох розділів, загальних висновків, списку використаних джерел та додатків. Основний текст займає 85 сторінок, містить 12 рисунків і 15 таблиць. Список використаних джерел, має обсяг 5 сторінки, і складається з 30 найменувань. Крім того, робота містить 3 додатки із загальною кількістю сторінок 13. Актуальність теми: з огляду на те, що традиційні антивірусні рішення не здатні забезпечити своєчасне виявлення новітніх зразків, критично важливо розробляти адаптивні системи виявлення, здатні аналізувати як поведінкові, так і мережеві ознаки стіллерів. Запропоновані технології виявлення ШПЗ сімейства стіллерів дають можливість ефективно попереджати подібні атаки. Мета роботи – удосконалення технологій виявлення шкідливого програмного забезпечення з сімейства стіллерів за рахунок комбінування технологій поведінкового аналізу та розвідки загроз, що дозволяє ефективно детектувати ШПЗ, долаючи недоліки існуючих методів. Об’єкт дослідження – процес виявлення шкідливого програмного забезпечення у комп’ютерних системах. Предмет дослідження – технології, методи та інструменти виявлення ШПЗ. Методи дослідження використанні при підготовці дипломної роботи: емпіричний аналіз, методи поведінкового аналізу, порівняльний аналіз. Практична цінність полягає в можливості впровадження в системи захисту для підвищення ефективності виявлення сучасних зразків стіллерів у користувацьких середовищах. Наукова новизна дослідження полягає в удосконаленні технологій виявлення ШПЗ з сімейства стіллерів за рахунок комбінування технологій поведінкового аналізу та розвідки загроз, що дозволяє ефективно детектувати ШПЗ, долаючи недоліки існуючих методів. Факультет інформаційних технологій Київського національного університету імені Тараса Шевченка popup.nrat_date 2025-11-05 Close