Система виявлення шкідливого програмного забезпечення на кінцевих пристроях
| dc.contributor.author | Загребельний, Владислав Вікторович | |
| dc.date.accessioned | 2025-06-06T12:42:16Z | |
| dc.date.available | 2025-06-06T12:42:16Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Кваліфікаційна робота бакалавра присвячена розробці системи виявлення ШПЗ на основі нейронних мереж для ефективного виявлення шкідливого програмного забезпечення, зокрема атак «нульового дня». В роботі проаналізовано сучасні методи виявлення шкідливого програмного забезпечення, виявлено обмеження традиційних антивірусних систем та досліджено можливості використання машинного навчання для підвищення ефективності захисту. В результаті розроблено та протестовано систему, що використовує нейромережеві мовні моделі для аналізу файлів. Експериментально доведено високу точність виявлення загроз, включаючи атаки «нульового дня», що перевищує показники існуючих нейромережевих рішень. Здійснено підготовку до впровадження розробленого антивірусного програмного забезпечення. | |
| dc.identifier.citation | Загребельний В. В. Система виявлення шкідливого програмного забезпечення на кінцевих пристроях : дипломна робота бакалавра : 125 Кібербезпека / В. В. Загребельний ; Хмельниц. нац. ун-т. – Хмельницький, 2025. – 88 с. | |
| dc.identifier.uri | https://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/18498 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Хмельницький національний університет | |
| dc.subject | 125 Кібербезпека | |
| dc.subject | антивірус | |
| dc.subject | вірус | |
| dc.subject | шкідливе програмне забезпечення | |
| dc.subject | загроза | |
| dc.subject | машинне навчання | |
| dc.subject | штучний інтелект | |
| dc.title | Система виявлення шкідливого програмного забезпечення на кінцевих пристроях | |
| dc.type | Бакалаврські роботи |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
- Назва:
- Кваліфікаційна робота в репозитарій (1).pdf
- Розмір:
- 6.91 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 4.26 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: