| dc.contributor.author | Піддубчак, Я. О. | uk |
| dc.contributor.author | Piddubchak, Y. O. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-03T10:44:45Z | |
| dc.date.available | 2026-09-03T10:44:45Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Піддубчак Я. О. Виявлення та попередження фішингових атак у сучасних інформаційних системах // 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/28832. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53604 | |
| dc.description.abstract | У статті розглянуто проблему фішингових атак як однієї з найпоширеніших загроз для сучасних інформаційних систем. Визначено ефективні методи виявлення та попередження фішингу, зокрема з використанням машинного навчання. Доведено, що поєднання технічних засобів та організаційних заходів дозволяє значно підвищити рівень кіберзахисту. | uk |
| dc.description.abstract | The article examines the problem of phishing attacks as one of the most common threats to modern information systems. Effective methods of detection and prevention of phishing, in particular using machine learning, are identified. It is proved that the combination of technical means and organizational measures can significantly increase the level of cybersecurity. | 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/28832 | |
| dc.subject | фішинг | uk |
| dc.subject | кібербезпека | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | інформаційні системи | uk |
| dc.subject | соціальна інженерія | uk |
| dc.title | Виявлення та попередження фішингових атак у сучасних інформаційних системах | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.056 | |
| dc.relation.references | Штонда Р., Черниш Ю., Терещенко Т. та ін. Класифікація та методи виявлення фішингових атак. Кібербезпека: освіта, наука, техніка, 2024. DOI: 10.28925/2663-4023.2024.24.6980. | uk |
| dc.relation.references | A Systematic Review of Deep Learning Techniques for Phishing Email Detection. MDPI. | en |
| dc.relation.references | Staying ahead of phishers: a review of recent advances and emerging methodologies in phishing detection - Artificial Intelligence Review. SpringerLink. | en |
| dc.relation.references | Pal R., Pandey M. K., Pal S., Yadav D. C., Phishing Detection: A Hybrid Model with Feature Selection and Machine Learning Techniques. International Journal of Experimental Research and Review, Vol. 36, 2023 | en |
| dc.relation.references | Татомир І. Кібербезпека університетів як спосіб протидії фішинговому шахрайству. Економічний дискурс, 2020. DOI: 10.36742/2410-09192020-1-7. | uk |