Дипломная работа на тему "ТЮМГУ | Разработка системы для поиска фишинговых сайтов-сети интернет"

Работа на тему: Разработка системы для поиска фишинговых сайтов-сети интернет
Оценка: хорошо.
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

РЕКОМЕНДОВАНО К ЗАЩИТЕ В ГЭК

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА
бакалаврская работа
РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ДЛЯ ПОИСКА ФИШИНГОВЫХ САЙТОВ-СЕТИ ИНТЕРНЕТ

10.03.01 «Информационная безопасность» Профиль «безопасность компьютерных систем»
Выполнили работу

Тюмень 2022

РЕФЕРАТ
Выпускная квалификационная работа состоит из введения, основной части, представленной тремя главами, заключения и списка использованных источников.
Работа состоит из 74 страницы, 48 рисунков, 2 таблиц, 85 листингов и 25 использованных источников.
Во введении представлена актуальность темы выпускной квалификационной работы, определена цель и поставлены задачи.
В первой главе были рассмотрены основные определения и понятия фишинга, а также характеристики доменов и основные принципы использования злоумышленниками доменных имен, основные признаки для выявления фишинговых сайтов, применяемые в алгоритмах машинного обучения, модели машинного обучения, и их основные параметры.
Во второй главе были рассмотрены признаки обнаружения фишинговых сайтов, а также описание извлечения необходимых признаков и описание обучения модели.
В третьей главе были приведены: класс решаемых задач разработанного сервиса, назначение сервиса, программное обеспечение, необходимое для функционирования сервиса, используемые библиотеки для реализации, алгоритм работы сервиса, описание входных и выходных данных.
В заключении приведены основные выводы, полученные в результате исследования.

СОДЕРЖАНИЕ
РЕФЕРАТ 2
ВВЕДЕНИЕ 4
1 Основная теория о фишинге, признаках, моделях машинного обучения 9
1.1 Структура URL–адресов 9
1.2 Виды фишинга 10
1.3 Признаки 10
1.4 Модели машинного обучения 12
1.5 Параметры в методе опорных векторов 17
1.6 Выводы по главе 1 18
2 Реализация модели обнаружения фишинговых сайтов 20
2.1 Признаки на основе адресной строки 20
2.2 Признаки, основанные на аномалиях 35
2.3 Признаки на основе HTML и JavaScript 44
2.4 Признаки на основе домена 50
2.5 Алгоритм обнаружения фишинговых сайтов 54
2.6 Описание обучения модели 58
2.7 Выводы по главе 2 62
3 Разработка сервиса для определения фишинговых сайтов 64
3.1 Функциональное назначение 64
3.2 Общие сведения 64
3.3 Описание логической и физической структуры 65
3.4 Входные и выходные данные 69
3.5 Выводы по главе 3 70
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 71
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 72

ВВЕДЕНИЕ
Для успешной подготовки и защиты выпускной квалификационной работы обучающимся использовались средства и методы физической культуры и спорта с целью поддержания должного уровня физической подготовленности, обеспечивающую высокую умственную и физической работоспособность. В режим рабочего дня включались различные формы организации занятий физической культурой (физкультпаузы, физкультминутки, занятия избранным видом спорта) с целью профилактики утомления, появления хронических заболеваний и нормализации деятельности различных систем организма.
В рамках подготовки к защите выпускной квалификационной работы автором созданы и поддерживались безопасные условия жизнедеятельности, учитывающие возможность возникновении чрезвычайных ситуаций.
Фишинг является одной из очень важных проблем в сфере информационной безопасности. С его помощью злоумышленники могут получить доступ к банковской информации и картам, личному кабинету, почтовым ящикам и прочей конфиденциальной информации пользователей. В настоящее время фишинг остается актуальной проблемой, на рисунках 1,2 ниже приведены статистики на 2020 год [1].

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Спам и фишинг в 2020 году [Электронный ресурс].
2. Спам и фишинг в 2021 году [Электронный ресурс].
3. Обнаружение фишинговых URL с помощью ML [Электронный ресурс].
4. Что такое URL–адрес? [Электронный ресурс].
5. Киберсквоттинг [Электронный ресурс].
6. Тайпсквоттинг [Электронный ресурс].
7. PageRank [Электронный ресурс].
8. The top 500 sites on the web [Электронный ресурс].
9. Как защититься от кибермошенников — шесть основных схем обмана [Электронный ресурс].
10. Все модели машинного обучения за 5 минут [Электронный ресурс].
11. Ансамбль методов (обучение машин) [Электронный ресурс].
12. Теорема Байеса [Электронный ресурс].
13. Радиально–базисная функция [Электронный ресурс].
14. Настройка параметров SVM [Электронный ресурс].
15. An Assessment of Features Related to Phishing Websites using an Automated Technique [Электронный ресурс]. e d_Technique.pdf (дата обращения 09.05.2022).
16. Phishing Websites Features [Электронный ресурс].
17. WhatAPhish: Detecting Phishing Websites [Электронный ресурс].
18. Р. Б. Баснет, А. Х. Сунг и К. Лю, «Фишинговая атака на основе правил. Обнаружение», в материалах Международной конференции по безопасности и управлению–SAM'11, Лас–Вегас, Невада, США, 2011. (дата обращения 09.05.2022).
19. Более 450 фишинговых атак с использованием SSL в 2005 г. [Электронный ресурс].
20. Лучшие SSL–сертификаты [Электронный ресурс].
21. Favicon [Электронный ресурс].
22. Ю. Пан и С. Дин, «Обнаружение фишинговых веб–страниц на основе аномалий», на ACSAC '06: Материалы 22–й ежегодной конференции по компьютерной безопасности. Конференция по приложениям, декабрь 2006 г. (дата обращения 09.05.2022).
23. WhoIS [Электронный ресурс].
24. Фрейм (HTML) [Электронный ресурс].
25. Join the fight against phishing [Электронный ресурс].