<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Аналіз методів виявлення фішингових сайтів з використанням штучного інтелекту та нейронних мереж

dc.contributor.authorФернега, Є. І.uk
dc.contributor.authorГрицак, А. В.uk
dc.contributor.authorHrytsak, A. V.en
dc.titleАналіз методів виявлення фішингових сайтів з використанням штучного інтелекту та нейронних мережuk
dc.date.issued2025
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationФернега, Є. І., Грицак, А. В. Аналіз методів виявлення фішингових сайтів з використанням штучного інтелекту та нейронних мереж // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/22799.uk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/22799
dc.identifier.isbn978-617-8163-57-0
dc.identifier.udc004.056.5
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/48147
dc.description.abstractВ даній статті розглянуто методи виявлення фішингових сайтів з використанням штучного інтелекту та нейронних мереж. Розглянуто традиційні методи та їх порівняння з підходами на основі машинного навчання для підвищення точності виявлення. Описано систему автоматичного виявлення фішингових сайтів на базі PHP-ML, що адаптується до нових загроз.uk
dc.description.abstractThis article discusses methodsfor detectingphishingsites using artificial intelligence and neural networks. It examines traditional methods and compares them with machine learning approaches to improve detection accuracy. It describes a PHP-ML-based automatic phishing site detection systemthat adapts to new threats.en
dc.subjectФішингові сайтиuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectPhishing sitesen
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectneural networksen
dc.subjectmachine learningen
dc.typeThesis
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.relation.referencesФедієнко О., Волівник Є., Липка С. Обережно! Кібершахраї. [Електронний ресурс] / Дія.юа // Дія.Освіта. — 2024. — Режим доступу: https://osvita.diia.gov.ua/courses/attention-cyber-fraudsters (дата звернення: 17.11.2024).uk
dc.relation.referencesГулак Г. Інформаційна та кібернетична безпека підприємства: навч. посіб. / Гулак Г., Жильцов О., Киричок Р — Львів: Марченко Т. В., 2024. — 368 с.uk
dc.relation.referencesЯремчук Ю.Є. Основи інформаційної безпеки: навч. посіб. / Яремчук Ю.Є., Хорошко В.О., Дудикевич В.Б. — Вінниця: ВНТУ, 2018 — 317с.uk
dc.relation.referencesКогут Ю. Штучний інтелект і безпека. / Консалтинг. компанія Сідкон — Київ, 2024 — 294с.uk
dc.relation.referencesMueller A., Guido S. Introduction to Machine Learning with Python: a guide for data scientists. / O'Reilly Media Sebastopol, 2018 398.en
dc.date.accessioned2025-08-13T09:48:13Z
dc.date.available2025-08-13T09:48:13Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
22799.pdf
Розмір:
439,51 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис: