Машинне навчання як ключовий інструмент оборонних кібероперацій: ефективність виявлення фішингових загроз
In: Social development and security: journal of scientific papers, Band 14, Heft 5, S. 113-123
ISSN: 2522-9842
Мета роботи: визначити ефективність використання алгоритмів машинного навчання для виявлення фішингових загроз у межах оборонних кібероперацій.
Метод дослідження: використання алгоритмів випадкових лісів, логістичної регресії та методу опорних векторів для автоматизованого аналізу URL-адрес. Програма реалізована на мові Python з використанням фреймворку Flask.
Результати дослідження: розроблене програмне рішення виявило високу ефективність у виявленні фішингових посилань, продемонструвавши точність аналізу при тестуванні на наборах реальних даних.
Практична цінність дослідження: запропонована система може бути впроваджена як частина оборонних кібероперацій для автоматизованого виявлення шкідливих посилань та підвищення кібербезпеки.
Тип статті: теоретичний, практичний.
