Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U007801, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Гібридний підхід до аналізу шкідливого програмного забезпечення з використанням машинного навчання Автор Хандрос Артем ВолодимировичKhandros Artem Volodymyrovych Дата публікації 01-01-2024 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76248 Видання Київ Опис 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. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити