Вдосконалення механізмів захисту корпоративної електронної пошти від фішингу на основі машинного навчання та протоколів SPF, DKIM і DMARC
| dc.contributor.author | Nakonechna, A. | en |
| dc.contributor.author | Humeniuk, V. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-05-26T11:28:53Z | |
| dc.date.available | 2026-05-26T11:28:53Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description.abstract | The paper considers an approach to improving mechanisms for protecting corporate email from phishing attacks based on the use of machine learning methods and the SPF, DKIM and DMARC authentication protocols. An analysis of modern threats associated with the spread of phishing messages, which are among the main causes of account compromise and leakage of confidential information in the corporate environment, is conducted. A model for detecting suspicious emails is proposed that combines the results of SPF, DKIM and DMARC checks with additional message characteristics, including header parameters, domain features and behavioral indicators of the sender. The use of machine learning algorithms makes it possible to automate message classification and increase the accuracy of phishing attack detection compared with traditional filtering methods. The expected result is a decrease in the number of successful phishing attacks, an increase in the level of information security of corporate email systems and an improvement in electronic correspondence monitoring processes. | en |
| dc.identifier.citation | Наконечна А. М., Гуменюк В. В. Вдосконалення механізмів захисту корпоративної електронної пошти від фішингу на основі машинного навчання та протоколів SPF, DKIM і DMARC // 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/29249. | uk |
| dc.identifier.udc | 004.056:004.738.5 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/51694 | |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | Вінницький національний технічний університет | 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.references | Verizon. 2025 Data Breach Investigations Report (DBIR). URL: https://www.verizon.com/business/resources/reports/dbir/ (дата звернення: 19.05.202 | en |
| dc.relation.references | IBM Security. Cost of a Data Breach Report 2025. URL: https://www.ibm.com/reports/data-breach (дата звернення: 19.05.2026). | en |
| dc.relation.references | ENISA. ENISA Threat Landscape 2025. URL: https://www.enisa.europa.eu/publications/enisa-threat-landscape-2025 (дата звернення: 19.05.2026). | en |
| dc.relation.references | Kitterman S. Sender Policy Framework (SPF) for Authorizing Use of Domains in Email, Version 1. RFC 7208. URL: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7208 (дата звернення: 19.05.2026). | en |
| dc.relation.references | Crocker D., Hansen T., Kucherawy M. DomainKeys Identified Mail (DKIM) Signatures. RFC 6376. URL: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc6376 (дата звернення: 19.05.2026). | en |
| dc.relation.references | Kucherawy M., Zwicky E. Domain-based Message Authentication, Reporting, and Conformance (DMARC). RFC 7489. URL: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7489 (дата звернення: 19.05.2026). | en |
| dc.relation.references | Salloum S., Gaber T., Vadera S., Shaalan K. Phishing Email Detection Using Natural Language Processing Techniques: A Literature Survey. Procedia Computer Science. 2021. Vol. 189. P. 19–28. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.05.077. | en |
| dc.relation.references | Kyaw P. H., Thinn T. T., Tun W. T., Maw A. H. A Systematic Review of Deep Learning Techniques for Phishing Email Detection. Electronics. 2024. Vol. 13, No. 19. Article 3823. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics13193823 | en |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29249 | |
| dc.subject | phishing | en |
| dc.subject | corporate email | en |
| dc.subject | machine learning | en |
| dc.subject | information security | en |
| dc.subject | cybersecurity | en |
| dc.title | Вдосконалення механізмів захисту корпоративної електронної пошти від фішингу на основі машинного навчання та протоколів SPF, DKIM і DMARC | uk |
| dc.type | Thesis |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- 202298.pdf
- Розмір:
- 430,41 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1