Диплом Разработка алгоритма обнаружения вредоносного ПО с помощью машинного обучения

ВКР: Разработка алгоритма обнаружения вредоносного ПО с помощью машинного обучения

Консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit Телефон/WhatsApp/MAX: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru

Актуальность темы

В современном цифровом мире вредоносное программное обеспечение (ПО) представляет собой серьезную угрозу для безопасности информационных систем. Традиционные методы обнаружения вредоносного ПО, основанные на сигнатурном анализе, становятся все менее эффективными из-за быстрого появления новых видов вредоносных программ. Разработка алгоритма обнаружения вредоносного ПО с помощью машинного обучения позволяет создать систему, способную обнаруживать новые и неизвестные угрозы на основе анализа поведения программ. Актуальность данной темы обусловлена необходимостью повышения уровня защиты информационных систем и возможностями, которые предоставляют современные технологии машинного обучения и анализа данных. Если Вам нужна помощь в написании ВКР, то Полное руководство по написанию ВКР Информатика и вычислительная техника поможет Вам разобраться в этом вопросе.

Консультация по вашей теме: Telegram: @Diplomit WhatsApp: +7 (987) 915-99-32 | Телефон: +7 (987) 915-99-32, Email: admin@diplom-it.ru| MAX: +7 (987) 915-99-32

Цель и задачи

Целью данной работы является разработка алгоритма обнаружения вредоносного ПО с помощью машинного обучения, обеспечивающего возможность эффективного выявления новых и неизвестных угроз.

Задачи:

• Изучение теоретических основ машинного обучения, методов анализа вредоносного ПО, способов извлечения признаков.
• Анализ существующих алгоритмов обнаружения вредоносного ПО с помощью машинного обучения.
• Определение требований к разрабатываемому алгоритму.
• Разработка алгоритма обнаружения вредоносного ПО с использованием выбранных методов машинного обучения.
• Реализация программного прототипа алгоритма.
• Тестирование и оценка эффективности разработанного алгоритма.

Объект и предмет

Объектом исследования является процесс обнаружения вредоносного ПО.

Предметом исследования является алгоритм обнаружения вредоносного ПО с помощью машинного обучения как инструмент для повышения эффективности этого процесса.

Примерный план (Содержание) работы

1. Введение
   • Актуальность темы
   • Цель и задачи исследования
   • Объект и предмет исследования
   • Методы исследования
2. Теоретические основы машинного обучения, методов анализа вредоносного ПО, способов извлечения признаков
   • Основные понятия машинного обучения (классификация, кластеризация, регрессия)
   • Методы машинного обучения (логистическая регрессия, деревья решений, случайный лес, нейронные сети)
   • Анализ вредоносного ПО (статический анализ, динамический анализ)
   • Извлечение признаков (PE-заголовок, импортируемые функции, байт-код, сетевой трафик)
3. Анализ существующих алгоритмов обнаружения вредоносного ПО с помощью машинного обучения
   • Обзор популярных алгоритмов (VirusTotal, MalConv, DeepWalk)
   • Сравнение функциональности, точности, скорости работы
   • Выявление преимуществ и недостатков
4. Требования к разрабатываемому алгоритму
   • Функциональные требования (обнаружение известных и неизвестных вредоносных программ, классификация по типам, генерация отчетов)
   • Нефункциональные требования (точность, скорость работы, устойчивость к обходу, масштабируемость)
5. Разработка алгоритма обнаружения вредоносного ПО с использованием выбранных методов машинного обучения
   • Выбор методов машинного обучения
   • Разработка алгоритмов извлечения признаков
   • Обучение модели машинного обучения
   • Оптимизация параметров модели
6. Реализация программного прототипа
   • Выбор языка программирования и инструментов разработки
   • Разработка модулей для извлечения признаков, обучения модели, обнаружения вредоносного ПО
   • Интеграция модулей
   • Тестирование и отладка
7. Тестирование и оценка эффективности
   • Подготовка набора данных для тестирования (известные и неизвестные вредоносные программы, легитимное ПО)
   • Оценка точности обнаружения (True Positive Rate, False Positive Rate)
   • Оценка скорости работы
   • Сравнение с существующими алгоритмами
8. Заключение
   • Основные выводы и результаты
   • Перспективы дальнейших исследований
9. Список литературы
10. Приложения

Ожидаемые результаты и практическая значимость

В результате выполнения данной работы ожидается разработка алгоритма обнаружения вредоносного ПО с помощью машинного обучения, обеспечивающего возможность эффективного выявления новых и неизвестных угроз. Практическая значимость заключается в возможности использования разработанного алгоритма для повышения уровня защиты информационных систем, снижения рисков, связанных с вредоносным ПО, и создания более безопасной цифровой среды.

Пример введения ВКР

Введение в дипломной работе по теме "Разработка алгоритма обнаружения вредоносного ПО с помощью машинного обучения" должно начинаться с обоснования актуальности выбранной темы. В современном цифровом мире вредоносное программное обеспечение (ПО) представляет собой серьезную угрозу для безопасности информационных систем.

Целью данной работы является разработка алгоритма обнаружения вредоносного ПО с помощью машинного обучения, обеспечивающего возможность эффективного выявления новых и неизвестных угроз. Для достижения этой цели необходимо решить ряд задач, включая изучение теоретических основ машинного обучения, методов анализа вредоносного ПО, способов извлечения признаков, анализ существующих алгоритмов, определение требований, разработку алгоритма, реализацию прототипа и тестирование.

Объектом исследования является процесс обнаружения вредоносного ПО, а предметом - алгоритм обнаружения вредоносного ПО с помощью машинного обучения как инструмент для повышения эффективности этого процесса. В заключение введения следует кратко описать структуру работы и ожидаемые результаты, подчеркивая их практическую значимость для повышения уровня защиты информационных систем, снижения рисков, связанных с вредоносным ПО, и создания более безопасной цифровой среды.

Заключение ВКР Информатика и вычислительная техника

В заключение дипломной работы по теме "Разработка алгоритма обнаружения вредоносного ПО с помощью машинного обучения" необходимо подвести итоги проделанной работы и сформулировать основные выводы. Важно отметить, какие задачи были решены в ходе исследования, какие результаты были достигнуты и насколько они соответствуют поставленной цели.

В заключение следует подчеркнуть практическую значимость разработанного алгоритма, обеспечивающего возможность эффективного выявления новых и неизвестных угроз. Необходимо также указать на возможные направления для дальнейших исследований, такие как улучшение алгоритмов машинного обучения, расширение набора признаков, адаптация алгоритма к различным типам вредоносного ПО, а также разработка методов защиты от обхода алгоритма.

Требования к списку источников

Список источников оформляется в соответствии с ГОСТ Р 7.0.5 – 2008. Вот несколько примеров оформления:

• Шилдт, Г. Искусственный интеллект на Java / Г. Шилдт. - СПб.: БХВ-Петербург, 2020. - 816 с.
• Рашка, С. Python и машинное обучение / С. Рашка, В. Мирджалили. - М.: ДМК Пресс, 2017. - 416 с.
• Андерсон, К. Обнаружение вредоносного ПО с помощью машинного обучения / К. Андерсон, Ф. Райан // IEEE Security & Privacy. - 2012. - № 10(2). - С. 54-61.