С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Детальная информация

Название: Выявление вредоносных PDF-файлов с использованием машинного обучения: выпускная квалификационная работа специалиста: направление 10.05.04 Информационно-аналитические системы безопасности ; образовательная программа 10.05.04_01 Автоматизация информационно-аналитической деятельности
Авторы: Аверкина Оксана Васильевна
Научный руководитель: Жуковский Евгений Владимирович
Другие авторы: Зайцева Елизавета Алексеевна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2020
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: информационная безопасность; обнаружение вредоносного программного обеспечения; Portable Document Format; классификация; information Security; Malware Detection; Classification
Тип документа: Выпускная квалификационная работа специалиста
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 10.05.04
Группа специальностей ФГОС: 100000 - Информационная безопасность
Ссылки: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-147
Права доступа: Свободный доступ из сети Интернет (чтение)

Разрешенные действия:

Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

В данная работа посвящена выявлению вредоносных PDF-файлов с использованием алгоритмов машинного обучения. Был проведен анализ формата PDF и особенностей вредоносных PDF-файлов. Также были проанализированы существующие работы по обнаружению вредоносных PDF-файлов с помощью алгоритмов машинного обучения. Построены и протестированы классификаторы вредоносных PDF-документов и предложен прототип системы выявления в сети Интернет вредоносных PDF-документов.

This paper is dedicated to detecting malicious PDFs using machine learning algorithms. An analysis of the PDF format and the characteristics of malicious PDF files was carried out. Analyzed existing work to detect malicious PDF files using machine learning algorithms. Classifiers of malicious PDF documents were built and tested, and a prototype system for detecting malicious PDF documents on the Internet was proposed.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать
Интернет Авторизованные пользователи Прочитать
-> Интернет Анонимные пользователи

Статистика использования

stat Количество обращений: 21
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика