Оцінка інтелектуальних систем виявлення загроз кібербезпеки : кваліфікаційна (бакалаврська) робота 125 «Кібербезпека»

Abstract

Кваліфікаційна робота на тему «Оцінка інтелектуальних систем виявлення загроз кібербезпеки» на здобуття першого (бакалаврського) рівня вищої освіти за спеціальністю 125 Кібербезпека, освітньою програмою: Кібербезпека. Містить 3 рисунків, 6 таблиці, 20 літературних джерел за переліком посилань. Робота виконана на 60 сторінках загального тексту і 48 сторінках основного тексту. Метою роботи є розробка та оцінка інтелектуальних систем для виявлення та аналізу загроз кібербезпеки з використанням методів машинного навчання. Об’єктом розробки є системи кібербезпеки, предметом розробки є інтелектуальні алгоритми для виявлення загроз. Шляхи досягнення мети включають аналіз сучасних методів кібербезпеки, розробку та тестування моделей машинного навчання, а також їх інтеграцію в існуючі системи захисту. Робота має високий ступінь реалізації, оскільки розроблені методи були успішно впроваджені у вигляді програмного забезпечення, що дозволяє автоматизовано виявляти кіберзагрози. Результати роботи можуть бути використані при розробці нових та покращенні існуючих систем кібербезпеки для виявлення та запобігання кіберзагрозам у різних сферах, включаючи фінансовий сектор, державні установи та комерційні організації. Можливими напрямками подальших досліджень є покращення алгоритмів машинного навчання для виявлення нових типів загроз, розширення функціональних можливостей систем виявлення загроз, а також інтеграція розроблених систем з іншими засобами кібербезпеки для комплексного захисту інформаційних систем.

Qualification work on the topic "Evaluation of Intelligent Cybersecurity Threat Detection Systems" for the first (bachelor's) level of higher education in specialty 125 "Cybersecurity", educational program: Cybersecurity. Contains 3 figures, 6 tables, 4 appendices, and 20 references according to the list of references. The work is executed on 60 pages of general text and 48 pages of main text. The purpose of this work is to develop and evaluate intelligent systems for detecting and analyzing cybersecurity threats using machine learning methods. The object of the development is cybersecurity systems, and the subject of the development is intelligent algorithms for threat detection. The ways to achieve the goal include analyzing current cybersecurity methods, developing and testing machine learning models, and integrating them into existing protection systems. The work has a high degree of implementation, as the developed methods have been successfully implemented in software that allows for the automated detection of cyber threats. The results of the work can be used in the development of new and improvement of existing cybersecurity systems for detecting and preventing cyber threats in various fields, including the financial sector, government institutions, and commercial organizations. Possible directions for further research include improving machine learning algorithms for detecting new types of threats, expanding the functional capabilities of threat detection systems, and integrating the developed systems with other cybersecurity tools for comprehensive protection of information systems.