| dc.contributor.author | Резедент, О. О. | uk |
| dc.contributor.author | Rezedent, O. O. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-03T10:27:38Z | |
| dc.date.available | 2026-09-03T10:27:38Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Резедент О. О. Засіб виявлення фішингових атак URL з використанням нейромережевого підходу // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29354. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/52789 | |
| dc.description.abstract | У роботі розглянуто проблему виявлення фішингових атак в інформаційних системах на основі аналізу URLадрес. Запропоновано підхід, що базується на використанні методів машинного навчання, зокрема методу опорних векторів. Визначено основні ознаки фішингових URL, що дозволяють здійснювати їх класифікацію. | uk |
| dc.description.abstract | The paper considers the problem of detecting phishing attacks in information systems based on URL analysis. An approach based on machine learning methods, in particular Support Vector Machine, is proposed. The main features of phishing URLs are identified, which allow their classification. The effectiveness of the model is evaluated using accuracy, precision, and recall metrics, confirming the feasibility of intelligent approaches in cybersecurity tasks. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29354 | |
| dc.subject | фішинг | uk |
| dc.subject | URL-атаки | uk |
| dc.subject | кібербезпека | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | SVM | en |
| dc.subject | класифікація | uk |
| dc.subject | phishing | en |
| dc.subject | URL attacks | en |
| dc.subject | cybersecurity | en |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | SVM | en |
| dc.subject | classification | en |
| dc.title | Засіб виявлення фішингових атак URL з використанням нейромережевого підходу | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.056 | |
| dc.relation.references | Гайдур Г. І., Гахов С. О., Марченко В. В. Концептуальна модель виявлення фішингових атак на основі методів опорних векторів // Сучасний захист інформації. – 2024. Toliupa S., Buchyk S., Shabanova A., Buchyk O. The Method for Determining the Degree of Suspiciousness of a Phishing URL // Taras Shevchenko National University of Kyiv. – Kyiv, Ukraine. Глибоке навчання (Deep Learning): основи, принципи та застосування [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://foxminded.ua/deep-learning/ | uk |