| dc.contributor.author | Фернега, Є. І. | uk |
| dc.contributor.author | Грицак, А. В. | uk |
| dc.contributor.author | Hrytsak, A. V. | en |
| dc.date.accessioned | 2025-08-13T09:48:13Z | |
| dc.date.available | 2025-08-13T09:48:13Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Фернега, Є. І., Грицак, А. В. Аналіз методів виявлення фішингових сайтів з використанням штучного інтелекту та нейронних мереж // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/22799. | uk |
| dc.identifier.isbn | 978-617-8163-57-0 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48147 | |
| dc.description.abstract | В даній статті розглянуто методи виявлення фішингових сайтів з використанням штучного інтелекту та нейронних мереж. Розглянуто традиційні методи та їх порівняння з підходами на основі машинного навчання для підвищення точності виявлення. Описано систему автоматичного виявлення фішингових сайтів на базі PHP-ML, що адаптується до нових загроз. | uk |
| dc.description.abstract | This article discusses methodsfor detectingphishingsites using artificial intelligence and neural networks. It examines
traditional methods and compares them with machine learning approaches to improve detection accuracy. It describes a
PHP-ML-based automatic phishing site detection systemthat adapts to new threats. | en |
| dc.description.abstract | Phishing sites | en |
| dc.description.abstract | artificial intelligence | en |
| dc.description.abstract | neural networks | en |
| dc.description.abstract | machine learning | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/22799 | |
| dc.subject | Фішингові сайти | uk |
| dc.subject | штучний інтелект | uk |
| dc.subject | нейронні мережі | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.title | Аналіз методів виявлення фішингових сайтів з використанням штучного інтелекту та нейронних мереж | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.056.5 | |
| dc.relation.references | Федієнко О., Волівник Є., Липка С. Обережно! Кібершахраї. [Електронний ресурс] / Дія.юа // Дія.Освіта. — 2024. —
Режим доступу: https://osvita.diia.gov.ua/courses/attention-cyber-fraudsters (дата звернення: 17.11.2024). | uk |
| dc.relation.references | Гулак Г. Інформаційна та кібернетична безпека підприємства: навч. посіб. / Гулак Г., Жильцов О., Киричок Р — Львів:
Марченко Т. В., 2024. — 368 с. | uk |
| dc.relation.references | Яремчук Ю.Є. Основи інформаційної безпеки: навч. посіб. / Яремчук Ю.Є., Хорошко В.О., Дудикевич В.Б. — Вінниця:
ВНТУ, 2018 — 317с. | uk |
| dc.relation.references | Когут Ю. Штучний інтелект і безпека. / Консалтинг. компанія Сідкон — Київ, 2024 — 294с. | uk |
| dc.relation.references | Mueller A., Guido S. Introduction to Machine Learning with Python: a guide for data scientists. / O'Reilly Media Sebastopol, 2018 398. | en |