Лабораторный практикум формирует теоретические знания о типах и классификации фишинговых атак и практические навыки по построению мультимодальных систем их обнаружения на основе методов машинного (глубокого) обучения. Практикум охватывает способы классификации веб-ресурсов на основе разбора URL, анализа HTML-кода и скриншота веб-страницы, объединение решений классификаторов методом позднего слияния, интерпретацию решений методами объяснимого искусственного интеллекта, генерацию понятных аналитику объяснений с помощью локальной языковой модели. Цикл лабораторных работ раскрывает последовательность построения системы от базового классификатора признаков до интегрированной системы обнаружения фишинговых атак в центр мониторинга информационной безопасности.
Материал ориентирован на студентов, обучающихся по направлениям подготовки 10.03.01 и 10.04.01 Информационная безопасность, и охватывает как базовые, так и углубленные задачи интеллектуального анализа и проектирования.
Рецензенты:
к.т.н. Бакиров А.А., д.ф.-м.н. Картак В.М.
Выходные данные:
Обнаружение фишинговых атак на основе методов машинного обучения: лабораторный практикум по дисциплинам «Искусственный интеллект в системах защиты информации», «Технологии анализа данных в центрах мониторинга ИБ» / Уфимск. ун-т науки и техн.; сост.: А.В. Минко, А.М. Вульфин, А.Д. Кириллова – Уфа: Аэтерна, 2026. – 138 с.
Ссылка на полный текст издания: По запросу
Издание в Научной электронной библиотеке elibrary: Ссылка
Полный список опубликованных изданий доступен по ссылке: Ссылка