Дипломная работа на тему "ТЮМГУ | Разработка по для автоматизации процессов сбора и анализа исторических данных о действиях пользователя"

Работа на тему: Разработка по для автоматизации процессов сбора и анализа исторических данных о действиях пользователя
Оценка: отлично.
Оригинальность работы на момент публикации 50+% на антиплагиат.ру.
Ниже прилагаю все данные для покупки.
https://studentu24.ru/list/suppliers/Anastasiya1---1326

Описание работы

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«ТЮМЕНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
ИНСТИТУТ МАТЕМАТИКИ И КОМПЬЮТЕРНЫХ НАУК Кафедра информационной безопасности

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
дипломная работа
РАЗРАБОТКА ПО ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ СБОРА И АНАЛИЗА ИСТОРИЧЕСКИХ ДАННЫХ О ДЕЙСТВИЯХ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ В ВЕБ БРАУЗЕРЕ

10.05.03 «Информационная безопасность автоматизированных систем»

РЕФЕРАТ
Объем выпускной квалификационной работы составляет 50 страниц. Выпускная квалификационная работа включает в себя 5 глав, 9 иллюстраций, 5 листингов и 30 использованных источников.
Ключевые слова: история браузера, Google Chrome, анализ, сбор данных.
Перед автором была поставлена задача разработки программного обеспечения для сбора информации из веб браузера.
Целью работы является разработка ПО сбора и анализа исторических данных о действиях пользователя в веб браузере, которое позволит автоматизировать и упростить процессы сбора и анализа исторических данных. Исходя из этого были выделены следующие задачи:
1. Проанализировать существующее ПО для сбора информации из веб-браузеров.
2. Изучить предметную область сбора информации из веб-браузера.
3. Изучить разные методы анализа информации, собранной из веб- браузера.
4. Определение требований к программному обеспечению
5. Определение стека используемых технологий.
6. Реализовать и протестировать разработанное программное обеспечение.
Объектом исследования в работе является процесс сбора и анализа исторической информации о действиях пользователя из веб браузера.
Предметом исследования разработка программного обеспечения для автоматизации процессов сбора и анализа исторической информации о действиях пользователя из веб браузера.
Результатом данной работы является разработанное программное обеспечение для автоматизации процессов сбора и анализа исторических данных о действиях пользователя в веб браузере.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 5
1. Анализ существующего ПО для сбора информации из веб браузера 7
1.1 Общие сведения о ПО для сбора информации из веб браузера 7
1.2 Hetman Internet Spy 8
1.3 Hindsight 10
1.4 Dumpzilla 11
1.5 Browsing History View 12
1.6 Apache Superset 13
1.7 Выводы по главе 15
2. Предметная область сбора хранимой веб-браузером информации 16
2.1 Выбор основного веб-браузера для исследования 16
2.2 Перечень необходимой для сбора информации 16
2.3 Расположение и способ хранения необходимой для сбора информации 18
2.4 Способ шифрования данных в Google Chrome 19
2.5 Методы сбора исторических данных из веб-браузера 22
2.6 Выводы по главе 24
3. Методы анализа информации, собранной из веб-браузера 25
3.1 Метод статистических исследований 25
3.2 Анализ с помощью искусственного интеллекта 26
3.3 Метод анализа информации с помощью сценариев 27
3.4 Выводы по главе 28
4. Спецификация проекта 30
4.1 Требования к программному обеспечению 30
4.2 Python 30
4.3 PyQt5 31
4.4 QT Designer 32
4.5 CSV 33
4.5 XML 35
4.6 Выводы по главе 36
5. Разработка инструмента сбора и анализа информации 37
5.1 Разработка модуля сбора информации 37
5.2 Разработка модуля для расшифровки паролей 38
5.3 Модуль графического интерфейса и представления данных 39
5.4 Модуль создания и хранения сценариев пользователей 41
5.5 Модуль анализа 44
5.6 Выводы по главе 45
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 46
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ 47
ПРИЛОЖЕНИЕ А Таблица сравнения существующих решений 51

ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время интернет-браузеры стали неотъемлемой частью жизни любого пользователя сети Интернет. Благодаря им, мы можем быстро найти необходимую информацию и взаимодействовать с различными сервисами и сайтами. Однако, с ростом использования компьютерных- технологий количество преступлений в информационной среде с каждым годом растёт, атаки становятся всё изощреннее и сложнее, а злоумышленники
– хитрее.
Специалисты по информационной безопасности должны эффективнее обрабатывать инциденты и следить за состоянием систем для предотвращения крупного ущерба и потерь. Здесь на помощь приходит форензика. Форензика относится к части криминалистики, отвечающей за поиск и исследование доказательств в компьютерной среде. В задачи экспертов входят изучение способа взлома, построение сценария атаки, восстановление хронологии, сбор и изучение следов, оставшихся после преступной операции, а также подготовка официального заключения, если это требуется для правоохранительных органов.
Процесс расследования инцидентов с применением инструментов форензики включает в себя: сбор данных, экспертизу, анализ и формирование отчёта. Сбор данных и анализ информации из веб-браузера вручную достаточно трудоёмкий процесс, особенно если на компьютере пользователя находится несколько веб-браузеров, поэтому наличие у эксперта инструмента, который позволяет автоматически собрать и систематизировать всю необходимую информацию значительно ускоряет процесс расследования инцидента. [1]
В рамках данной работы я буду рассматривать процесс поиска и исследования доказательств преступлений в компьютерной среде для разработки инструмента автоматического сбора и анализа информации из веб- браузера. Я выбрал веб-браузер, как основной источник данных, так как веб- браузеры в наше время являются самой востребованной программой для большинства пользователей и имеется почти на каждом персональном компьютере.
Объектом исследования является совокупность процессов сбора и анализа исторических данных о действиях пользователя в веб браузере, предметом исследования является программное обеспечение (ПО) для автоматизации процессов сбора и анализа исторических данных о действиях пользователя в веб браузере.
Предлагаемое программное обеспечение предназначено для использования специалистами информационной безопасности в сфере расследований инцидентов, чтобы частично автоматизировать и ускорить их работу, также оно может быть использовано другими пользователями в учебных, научно-исследовательских или личных целях.
Целью данной работы является разработка ПО сбора и анализа исторических данных о действиях пользователя в веб браузере, которое позволит автоматизировать и упростить процессы сбора и анализа исторических данных.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1. Проанализировать существующее ПО для сбора информации из веб-браузеров.
2. Изучить предметную область сбора информации из веб-браузера.
3. Изучить разные методы анализа информации, собранной из веб- браузера.
4. Определение требований к программному обеспечению.
5. Определение стека используемых технологий.
6. Реализовать и протестировать разработанное программное обеспечение.

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Обзор рынка решений по расследованию киберинцедентов (форензике) [Электронный ресурс] – 2022.
2. Что такое веб-браузер и каковы его типы [Электронный ресурс] – 2023.
3. Hetman Internet Spy [Электронный ресурс] – 2023.
4. Программа Hetman Internet Spy [Электронный ресурс] – 2020. –
5. Hindsight [Электронный ресурс] – 2013.
6. DumpZilla Manual [Электронный ресурс] – 2020.
7. Kali Linux – инструменты криминалистики [Электронный ресурс]– 2018.
8. BrowsingHistoryView: управлять историей всех браузеров [Электронный ресурс] – 2017.
9. Многофункциональная платформа визуализации и исследования данных [Электронный ресурс] – 2017.
10. Обзор особенностей Apache Superset [Электронный ресурс] – 2022.
11. Google Chrome для Windows 7 [Электронный ресурс] – 2022.
12. Что такое cookie файлы [Электронный ресурс] – 2022.
13. Компьютерная криминалистика (форензика) [Электронный ресурс] – 2017.
14. How to Find Your Chrome Profile Folder on Windows, Mac, and Linux 7 [Электронный ресурс] – 2017.
15. AES — американский стандарт шифрования. Часть I [Электронный ресурс] – 2020. –
16. How to crack Chrome password with Python [Электронный ресурс]– 2021.
17. Как работают базы данных в IT [Электронный ресурс] – 2022.
18. Статистические методы [Электронный ресурс] – 2018.
19. Методы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] – 2023.
20. Платформы искусственного интеллекта [Электронный ресурс] – 2023.
21. Ходжаева Д. М., Алиева М. С., Шарапова Н. А. ДОСТОИНСТВА И НЕДОСТАТКИ РАЗРАБОТКИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА // Достижения науки и образования. — 2021. — № 4.
22. Метод сценариев — это экспертный метод [Электронный ресурс]– 2020.
23. Язык программирования Python [Электронный ресурс] – 2021.
24. PyQt [Электронный ресурс] – 2021.
25. Руководство проектировщика Qt [Электронный ресурс] – 2019.
26. Использование UI-файла [Электронный ресурс] – 2018.
27. Что такое файл значений, разделенных запятыми (файл CSV) [Электронный ресурс] – 2021.
28. XML [Электронный ресурс] – 2021. –
29. Basic Layouts Example [Электронный ресурс] – 2018.
30. ElementTree XML API [Электронный ресурс] – 2023.