Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://hdl.handle.net/123456789/22145
Назва: | Розробка системи протидії фроду у фінансових організаціях. Автоматичне виявлення загроз у системі за допомогою комплексної системи машинного навчання |
Інші назви: | Development of a fraud prevention system in financial organizations. Automatic detection of threats in the system using a complex machine learning system |
Автори: | Карпенко, Роман Андрійович |
Ключові слова: | системи та методи протидії фроду, рекурентна нейронна мережа, моделі машинного навчання, етапи ідентифікації користувача, рівні ідентифікаторів користувача, перевірка вебресурсів на вразливості, поведінкова модель бота, кібератака. |
Дата публікації: | чер-2022 |
Короткий огляд (реферат): | Визначено загальні принципи кібербезпеки; детально розглянуто проблематику кібербезпеки вебресурсів, різновиди атак на вебресурси та інструменти моніторингу стану безпеки вебресурсів; проаналізовано кібератаки, здійснених на вебресурси фінансових установ різних форм власності в Україні; розглянуто психологічні аспекти поведінки користувачів, що використовуються як для виявлення, так і для побудови поведінкової моделі бота; розкрито сутність категорії «система протидії фроду» в контексті в контексті заходів з кібербезпеки вебресурсів; систематизовано існуючі практики використання машинного навчання для перевірки веб-ресурсів на вразливості; здійснення робота зі створення облікових записів користувачів з використанням моделей машинного навчання; експериментальним шляхом доведено вразливість та недосконалість антифрод мереж; розроблено план подальшого дослідження системи протидії фроду з урахуванням отриманих результатів. |
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://hdl.handle.net/123456789/22145 |
Розташовується у зібраннях: | Наукові роботи студентів, магістрантів, аспірантів (ФТФ) |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Магістерська_робота_Карпенка_Романа_Андрійовича.pdf | 3.01 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.