Розмір шрифта:
ВИЯВЛЕННЯ ТА ПОПЕРЕДЖЕННЯ ФІШИНГОВИХ АТАК У СУЧАСНИХ ІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ
Остання редакція: 2026-05-04
Анотація
Анотація
У статті розглянуто проблему фішингових атак як однієї з найпоширеніших загроз для
сучасних інформаційних систем. Визначено ефективні методи виявлення та попередження фішингу,
зокрема з використанням машинного навчання. Доведено, що поєднання технічних засобів та
організаційних заходів дозволяє значно підвищити рівень кіберзахисту.
У статті розглянуто проблему фішингових атак як однієї з найпоширеніших загроз для
сучасних інформаційних систем. Визначено ефективні методи виявлення та попередження фішингу,
зокрема з використанням машинного навчання. Доведено, що поєднання технічних засобів та
організаційних заходів дозволяє значно підвищити рівень кіберзахисту.
Ключові слова
Ключові слова: фішинг; кібербезпека; машинне навчання; інформаційні системи; соціальна інженерія.
Посилання
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ
1.
Штонда Р., Черниш Ю., Терещенко Т. та ін. Класифікація та
методи виявлення фішингових атак. Кібербезпека: освіта, наука, техніка, 2024.
DOI: 10.28925/2663-4023.2024.24.6980.
2.
A Systematic Review of Deep Learning Techniques for Phishing Email
Detection. MDPI.
3.
Staying ahead of phishers: a review of recent advances and emerging
methodologies in phishing detection - Artificial Intelligence Review. SpringerLink.
4.
Pal R., Pandey M. K., Pal S., Yadav D. C., Phishing Detection: A Hybrid
Model with Feature Selection and Machine Learning Techniques. International
Journal of Experimental Research and Review, Vol. 36, 2023
5.
Татомир І. Кібербезпека університетів як спосіб протидії
фішинговому шахрайству. Економічний дискурс, 2020. DOI: 10.36742/2410-0919
2020-1-7.
1.
Штонда Р., Черниш Ю., Терещенко Т. та ін. Класифікація та
методи виявлення фішингових атак. Кібербезпека: освіта, наука, техніка, 2024.
DOI: 10.28925/2663-4023.2024.24.6980.
2.
A Systematic Review of Deep Learning Techniques for Phishing Email
Detection. MDPI.
3.
Staying ahead of phishers: a review of recent advances and emerging
methodologies in phishing detection - Artificial Intelligence Review. SpringerLink.
4.
Pal R., Pandey M. K., Pal S., Yadav D. C., Phishing Detection: A Hybrid
Model with Feature Selection and Machine Learning Techniques. International
Journal of Experimental Research and Review, Vol. 36, 2023
5.
Татомир І. Кібербезпека університетів як спосіб протидії
фішинговому шахрайству. Економічний дискурс, 2020. DOI: 10.36742/2410-0919
2020-1-7.
Повний текст:
PDF