Разработка автоматизированной системы прогнозирования вредоносности программного обеспечения

Abstract

Объектом исследования является вредоносное программноеобеспечениеЦель работы – разработать автоматизированную системупрогнозирования вредоносности программного обеспеченияВ процессе выполнения работы были проведен анализ данных дляобучения, создана модель машинного обучения, на основе которойразработана система, позволяющая пользователю узнать, заражен липерсональный компьютер вредоносным программным обеспечением или нет.Данная система позволяет оценить по характеристикам персональногокомпьютера и состоянию защитника (антивируса) зараженность машинывредоносным программным обеспечением.Система разработана на языке Python с использованием библиотекиEEL. Модель машинного обучения библиотек была создана сиспользованием библиотеки LightGBM. В ходе анализа данных и оценкиточности модели были применены библиотеки Scikit-Learn, Pandas, Numpy.Система функционирует под управлением операционных систем Windows7/8/10. Формы созданы с помощью языка разметки HTML, каскаднойтаблицы стилей CSS и языка програм