Застосування наївного баєсівського класифікатора для аналізу фішингових повідомлень
| dc.contributor.author | Горпиніч, Є. О. | uk |
| dc.contributor.author | Жуков, С. О. | uk |
| dc.contributor.author | Horpynich, Y. O. | en |
| dc.contributor.author | Zhukov, S. O. | en |
| dc.title | Застосування наївного баєсівського класифікатора для аналізу фішингових повідомлень | uk |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.publisher | Вінницький національний технічний університет | uk |
| dc.identifier.citation | Горпиніч 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.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/26299 | |
| dc.identifier.udc | 004.8 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53982 | |
| dc.description.abstract | У 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.abstract | This 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.subject | наївний баєсівський класифікатор | uk |
| dc.subject | фішинг | uk |
| dc.subject | текстова класифікація | uk |
| dc.subject | теорема Баєса | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | обробка природної мови | uk |
| dc.subject | MAP-оцінка | uk |
| dc.subject | Naive Bayes classifier | en |
| dc.subject | phishing | en |
| dc.subject | text classification | en |
| dc.subject | Bayes' theorem | en |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | natural languageprocessing | en |
| dc.subject | MAP estimation | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.relation.references | 4. 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/phishingemails | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-03T13:18:21Z | |
| dc.date.available | 2026-09-03T13:18:21Z |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1