Details

Title Обнаружение вредоносного программного обеспечения в операционной системе Windows с помощью искусственных нейронных сетей: выпускная квалификационная работа бакалавра: 10.03.01 - Информационная безопасность ; 10.03.01_03 - Безопасность компьютерных систем
Creators Мельников Игорь Сергеевич
Scientific adviser Семенов Павел Олегович
Other creators Резединова Евгения Юрьевна
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint Санкт-Петербург, 2019
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects защита информации ; информационная безопасность ; вредоносное программное обеспечение ; машинное обучение ; искусственные нейронные сети ; information security ; cybersecurity ; malware software ; machine training ; artificial neural networks
Document type Bachelor graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 10.03.01
Speciality group (FGOS) 100000 - Информационная безопасность
Links Отзыв руководителя ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-4930
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key ru\spstu\vkr\1698
Record create date 9/6/2019

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

В данной работе предлагается метод классификации программ в Windows как вредоносные и легитимные с помощью искусственных нейронных сетей. Для этого были составлены обучающая и тестовая выборки, извлечены признаки. Из всех признаков были отобраны наиболее полезные для достижения эффективной классификации. На основе многослойного персептрона был разработан классификатор. По результатам практических исследований была произведена оценка его работы.

In the given work proposes a method for classifying programs in Windows as malicious and legitimate using artificial neural networks. For this purpose, training and test samples were compiled, and features were extracted. Of all the traits, the most useful ones were selected to achieve an effective classification. Based on the multilayer perceptron classifier was developed. According to the results of practical research, his work was evaluated.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
Internet Anonymous

Access count: 115 
Last 30 days: 1

Detailed usage statistics