Show simple item record

Застосування наївного баєсівського класифікатора для аналізу фішингових повідомлень

dc.contributor.authorГорпиніч, Є. О.uk
dc.contributor.authorЖуков, С. О.uk
dc.contributor.authorHorpynich, Y. O.en
dc.contributor.authorZhukov, S. O.en
dc.date.accessioned2026-09-03T13:18:21Z
dc.date.available2026-09-03T13:18:21Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationГорпиніч Є. О., Жуков С. О. Застосування наївного баєсівського класифікатора для аналізу фішингових повідомлень // 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/26299.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53982
dc.description.abstractУ роботі розглянуто застосування наївного баєсівського класифікатора для задачі виявлення фішингових електронних повідомлень. Запропоновано повний підхід до обробки текстових даних, що включає попереднє очищення, лематизацію та формування словникової моделі. Побудовано ймовірнісну модель з використанням апріорних та умовних ймовірностей, а також реалізовано функцію класифікації на основі MAP-оцінки.uk
dc.description.abstractThis paper explores the application of a Naive Bayes classifier to the task of detecting phishing emails. A comprehensive text processing pipeline is proposed, including cleaning, lemmatization, and dictionary-based modeling.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/26299
dc.subjectнаївний баєсівський класифікаторuk
dc.subjectфішингuk
dc.subjectтекстова класифікаціяuk
dc.subjectтеорема Баєсаuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectобробка природної мовиuk
dc.subjectMAP-оцінкаuk
dc.subjectNaive Bayes classifieren
dc.subjectphishingen
dc.subjecttext classificationen
dc.subjectBayes' theoremen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectnatural languageprocessingen
dc.subjectMAP estimationen
dc.titleЗастосування наївного баєсівського класифікатора для аналізу фішингових повідомленьuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.8
dc.relation.references4. User Guide. Naive Bayes. URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html . Florentina T. Hristea. The Nave Bayes Model for Unsupervised Word Sense Disambiguation: Aspects Concerning Feature Selection (SpringerBriefs in Statistics). 2013. Notebook Naive Bayes classifier. URL: https://www.kaggle.com/code/horpynichelizaveta/naive-bayes-classifier Phishing Email Detection Dataset. URL: https://www.kaggle.com/datasets/subhajournal/phishingemailsen


Files in this item

Thumbnail
Name:
26299.pdf
Size:
376.5Kb
Format:
PDF
View/Open

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record