Фішинг: методи та засоби захисту на основі моделей регресійного аналізу

Abstract

на динаміку загроз і побудовано математичну модель, точність якої підтверджено статистичними метриками. Описано застосування нейромережевих архітектур для ідентифікації складних форм соціальної інженерії. Обґрунтовано доцільність використання гібридних підходів для прискорення реакції на інциденти порівняно з традиційними засобами захисту.

neural networks. The impact of socio-economic factors on threat dynamics is determined, and a mathematical model is developed, with its accuracy verified by statistical metrics. The application of neural network architectures for identifying complex forms of social engineering is described. The study justifies the use of hybrid approaches to accelerate incident response compared to traditional security tools.