Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorАбрамюк, Д. А.uk
dc.date.accessioned2025-08-19T07:50:48Z
dc.date.available2025-08-19T07:50:48Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationuk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48614
dc.description.abstractУ сучасному інформаційному середовищі, тестування на проникнення є одним з найважливіших етапів забезпечення інформаційної безпеки. З допомогою даного підходу можна виявляти та усувати вразливості до того, як зловмисники знайдуть та скористаються ними. З прогресом штучного інтелекту особливо в останні роки, все частіше в основі сучасних засобів тестування на проникнення лежать інтелектуальні алгоритми.uk
dc.description.abstractIn the modern information environment, penetration testing is one of the most important stages of ensuring information security. This approach allows for the identification and elimination of vulnerabilities before malicious actors can find and exploit them. With the rapid advancement of artificial intelligence, particularly in recent years, intelligent algorithms are increasingly forming the basis of modern penetration testing tools. AI algorithms enable automated vulnerability detection and exploitation. This study analyzes the main approaches to using artificial intelligence in penetration testing, including machine learning methods for deep network traffic analysis and the use of generative algorithms for attack simulation. The research explores the benefits and challenges of implementing such solutions, considering aspects such as accuracy, performance, and ethics.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartof// Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2025/paper/view/24472
dc.subjectтестування на проникненняuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectкібербезпекаuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectавтоматизація атакuk
dc.subjectpenetration testinguk
dc.subjectartificial intelligenceuk
dc.subjectcybersecurityuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectattack automationuk
dc.titleАналіз засобів тестування на проникнення на основі штучного інтелектуuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.056
dc.relation.references. 2024 70%. 2024. URL: https://imi.org.ua/news/u-2024-rotsi-kilkist-kiberatak-na-ukrayinu-zrosla-na-70-i65931. ( : 18.03.2025).
dc.relation.referencesBDO Ukraine. : . 2024. URL: https://www.bdo.ua/uk-ua/insights-2/information-materials/2024/identifying-vulnerabilitiespenetration-testing-as-a-means-of-protection. ( : 22.03.2025).
dc.relation.referencesDatami. ? 2024. URL: https://datami.ee/ua/blog/what-ispenetration-testing/. ( : 22.03.2025).
dc.relation.references.. , .. , .. , .. . . 2024. URL: https://library.ztu.edu.ua/ecopies/VISNUK/94_II/121.pdf?utm_source=chatgpt.com. ( : 22.03.2025).
dc.relation.referencesSn1per Security. Attack Surface Management. 2024. URL: https://sn1persecurity.com/wordpress/, . ( : 22.03.2025).
dc.relation.referencesPalo Alto Networks. Cortex. 2024. URL: https://www.paloaltonetworks.com/cortex/cortex-xsoar. ( : 22.03.2025).
dc.relation.referencesGelei Deng , Yi Liu , Vctor Mayoral-Vilches, Peng Liu , Yuekang Li , Yuan Xu , Tianwei Zhang, Yang Liu, Martin Pinzger, Stefan Rass. PENTESTGPT: Evaluating and Harnessing Large Language Models for Automated Penetration Testing. 2024. URL: https://arxiv.org/pdf/2308.06782. ( : 22.03.2025)
dc.relation.referencesAbstracta. PentestGPT: Revolutionize Penetration Testing with AI. 2025. URL: https://abstracta.us/blog/security-testing/pentestgpt-penetration-testing-with-ai/. ( : 22.03.2025)


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію