Details

Title Повышение эффективности защиты информационных систем от кибератак с использованием алгоритмов стеганографии и технологий machine learning: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.03.04_01 «Технология разработки и сопровождения качественного программного продукта»
Creators Квасков Савелий Сергеевич
Scientific adviser Круглов Сергей Константинович
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и кибербезопасности
Imprint Санкт-Петербург, 2024
Collection Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects стеганография; нейронные сети; кибербезопасность; машинное обучение; steganography; neural networks; cybersecurity; machine learning
Document type Bachelor graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 09.03.04
Speciality group (FGOS) 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI 10.18720/SPBPU/3/2024/vr/vr24-3389
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Additionally New arrival
Record key ru\spstu\vkr\30463
Record create date 7/11/2024

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

Данная работа посвящена исследованию и разработке методов повышения безопасности информационных систем с применением стеганографии и машинного обучения. Основной целью является создание нейронной сети, способной предсказывать наличие скрытой информации в изображениях для улучшения защиты данных. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Провести обзор существующих методов стеганографии и машинного обучения. 2. Создать и обучить нейронную сеть для предсказания наличия скрытой информации в изображениях. 3. Провести экспериментальные исследования для оценки точности и эффективности предложенной нейронной сети. В результате исследования: 1. Проведен подробный анализ различных видов стеганографии и технологий машинного обучения, применяемых в кибербезопасности. 2. Создана и обучена сверточная нейронная сеть, демонстрирующая высокую точность в предсказании наличия скрытой информации в изображениях. 3. Проведены эксперименты, подтверждающие эффективность предложенной нейронной сети и ее потенциал для использования в реальных системах защиты информации. Полученные результаты могут быть использованы для разработки новых методов защиты информационных систем, а также для улучшения существующих систем кибербезопасности.

This work is dedicated to researching and developing methods for improving the security of information systems through the use of steganography and machine learning. The primary goal is to create a neural network capable of predicting the presence of hidden information in images to enhance data protection. The research set the following goals: 1. Review existing methods of steganography and machine learning. 2. Create and train a neural network to predict the presence of hidden information in images. 3. Conduct experimental studies to evaluate the accuracy and effectiveness of the proposed neural network. As a result of the research: 1. A detailed analysis of various types of steganography and machine learning technologies used in cybersecurity was conducted. 2. A CNN was created and trained, demonstrating high accuracy in predicting the presence of hidden information in images. 3. Experiments were conducted that confirmed the effectiveness of the proposed neural network and its potential for use in real information security systems. The obtained results can be used to develop new methods for protecting information systems and to improve existing cybersecurity systems.

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

Access count: 0 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics