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

Інформаційна технологія аналізу та передбачення фішингових сайтів методами машинного навчання

dc.contributor.authorЛитвиненко, Д. О.uk
dc.contributor.authorLytvynenko, D. O.en
dc.date.accessioned2026-09-03T10:19:04Z
dc.date.available2026-09-03T10:19:04Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractРобота присвячена створенню інформаційної технології передбачення фішингових сайтів методами машинного навчання для підвищення рівня кібербезпеки користувачів. Використано методи машинного навчання та аналізу даних у середовищі Kaggle з використанням Python. На основі датасету "Web Page Phishing Dataset" побудовано низку моделей, а саме: Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting Trees,uk
dc.description.abstractThis work is devoted to the creation of information technology for predicting phishing sites using machine learning methods to improve user cybersecurity. Machine learning and data analysis methods were used in the Kaggle environment using Python. Based on the “Web Page Phishing Dataset,” a number of models were built, namely: Logistic Regression,en
dc.identifier.citationЛитвиненко Д. О. Інформаційна технологія аналізу та передбачення фішингових сайтів методами машинного навчання // 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/26556.uk
dc.identifier.udc004.855:004.738.5
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/52691
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
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.referencesГуржій. С.В. Організаційно-технічний аспект протидії фішингу. Науковий журнал з проблем інформаційного права, правової інформатики, інформаційної і національної безпеки, інформації в інших галузях прав. 2023. № 3(46). DOI: https://doi.org/10.37750/2616-6798.2023.3(46).287251uk
dc.relation.referencesНаука про дані: машинне навчання та інтелектуальний аналіз даних: електронний навчальний посібник комбінованого (локального та мережевого) використання [Електронний ресурс] / В. Б. Мокін, М. В. Дратований – Вінниця: ВНТУ, 2024. – 258 с. – Режим доступу: https://docs.vntu.edu.ua/card.php?id=8163uk
dc.relation.referencesFERNANDO DANIEL. Web Page Phishing Dataset. 2024. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://www.kaggle.com/datasets/danielfernandon/web-page-phishing-dataset/data?select=web-page-phishing.csven
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/26556
dc.subjectінформаційна технологіяuk
dc.subjectфішингuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectкібербезпекаuk
dc.subjectпередбаченняuk
dc.subjectinformation technologyen
dc.subjectphishingen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectcybersecurityen
dc.subjectpredictionen
dc.titleІнформаційна технологія аналізу та передбачення фішингових сайтів методами машинного навчанняuk
dc.typeThesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Вантажиться...
Ескіз
Назва:
26556.pdf
Розмір:
527,81 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: