Дипломная работа "Автоматизированное выявление фишинговых атак с применением нейронных сетей"

Содержание

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность: актуальность темы обусловлена ростом количества киберпреступлений и необходимости защиты информации в интернете. Использование нейронных сетей позволяет повысить эффективность обнаружения фишинговых сайтов. Это важно для обеспечения безопасности пользователей и сохранности данных. Технологии машинного обучения развиваются, что делает их применение в кибербезопасности особенно актуальным.

Проблема: проблема заключается в необходимости быстрого и точного обнаружения фишинговых атак, которые постоянно усложняются и меняются. Традиционные методы часто не справляются с объемом данных и сложностью мошеннических сайтов. Поэтому возникает потребность в автоматизированных системах, использующих современные технологии. В этом проекте исследуются возможности нейронных сетей для решения этой задачи.

Цель: цель проекта — разработать систему автоматического выявления фишинговых сайтов с помощью нейронных сетей, которая сможет быстро и точно определять мошеннические ресурсы в интернете.

Задачи:

1. 1) Изучить теоретические основы нейронных сетей и методов их обучения.
2. 2) Проанализировать существующие методы обнаружения фишинговых сайтов.
3. 3) Разработать модель нейронной сети для выявления фишинговых атак.
4. 4) Провести социальный опрос;
5. 5) Подвести итоги.

Предмет исследования: обнаружение фишинговых сайтов с помощью нейронных сетей

Объект исследования: интернет-ресурсы, используемые для фишинговых атак

Гипотеза: использование нейронных сетей повысит точность и скорость обнаружения фишинговых сайтов по сравнению с традиционными методами.

Методы исследования:

1. 1) Анализ научной литературы и онлайн-источников.
2. 2) Сравнение и сопоставление полученных данных.
3. 3) Социологический опрос.