Реєстраційний номер
2125U011958, Матеріали видань та локальних репозитаріїв
Категорія
Article
Назва роботи
Підвищення ефективності автоматичного виявлення фішингових сайтів на основі нейронних мереж
Increasing the efficiency of automatic detection of phishing sites based on neural networks
Автор
Білоус В. М.
Павловський П. В.
Зоря І. С.
Фернега Є.
Гресь О.
Bilous V.
Pavlovskyi P.
Zoria I.
Ferneha Ye.
Hres O.
Bilous V.
Pavlovskyi P.
Zoria I.
Ferneha Ye.
Hres O.
Дата публікації
01-01-2025
Постачальник інформації
Вінницький національний технічний університет
Першоджерело
https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/50419
Видання
Хмельницький національний університет
Опис
Дослідження спрямоване на вдосконалення системи автоматизованого виявлення фішингових вебресурсів із використанням нейронних мереж, реалізованих на основі бібліотеки PHP-ML. У роботі здійснено ґрунтовний аналіз сучасних підходів до детекції фішингових сайтів, а також визначено їхні переваги та обмеження з позицій ефективності, адаптивності та практичного застосування. У межах дослідження запропоновано та програмно реалізовано покращений метод ідентифікації фішингових ресурсів, який базується на застосуванні нейромережевих моделей для автоматизованого аналізу URL-адрес і вмісту вебсторінок. Розроблений підхід характеризується здатністю до адаптації в умовах появи нових векторів атак і врахування змін у динамічному інтернет-середовищі. З метою підвищення точності класифікації використано комплексний аналіз, що охоплює метадані, поведінкові ознаки вебресурсів та особливості структури HTML-коду. Застосування бібліотеки PHP-ML забезпечило ефективну інтеграцію методів машинного навчання у процес розроблення вебзастосунків, що створює передумови для побудови продуктивних та масштабованих систем кіберзахисту. Експериментальні результати підтверджують результативність запропонованої системи, яка демонструє високий рівень точності виявлення фішингових сайтів за умови зниженого рівня хибних спрацьовувань. Запропонований підхід може бути використаний для підвищення рівня інформаційної безпеки в таких галузях, як електронна комерція, фінансово банківський сектор та корпоративні інформаційні системи, забезпечуючи багаторівневий захист від фішингових атак у процесі взаємодії з вебресурсами.
Додано/оновлено в НРАТ
2026-11-03
