1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 05. Выпускные квалификационные работы
  3. Выпускные квалификационные работы
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorБаканов Д. С.
dc.contributor.authorЛобанков А. А.
dc.contributor.authorСопченко Е. В.
dc.coverage.spatialавтоматизированные системы прогнозирования
dc.coverage.spatialмашинное обучение
dc.coverage.spatialLIGHTGBM
dc.coverage.spatialградиентный бустинг
dc.coverage.spatialперсональные компьютеры (ПК)
dc.coverage.spatialантивирусы
dc.coverage.spatialанализ данных
dc.coverage.spatialвредоносное программное обеспечение
dc.coverage.spatialсистемы прогнозирования
dc.creatorБаканов Д. С.
dc.date2021
dc.date.accessioned2025-11-27T12:32:19Z-
dc.date.available2025-11-27T12:32:19Z-
dc.date.issued2021
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20210902161232
dc.identifier.citationБаканов, Д. С. Разработка автоматизированной системы прогнозирования вредоносности программного обеспечения : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 02.03.02 "Фундаментальная информатика и информационные технологии" (уровень бакалавриата) / Д. С. Баканов ; рук. работы А. А. Лобанков ; нормоконтролер Е. В. Сопченко ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики,. - Самара, 2021. - on-line
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/54254-
dc.description.abstractОбъектом 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
dc.subjectвредоносное программное обеспечение
dc.subjectантивирусы
dc.subjectанализ данных
dc.subjectавтоматизированные системы прогнозирования
dc.subjectLIGHTGBM
dc.subjectсистемы прогнозирования
dc.subjectперсональные компьютеры (ПК)
dc.subjectмашинное обучение
dc.subjectградиентный бустинг
dc.titleРазработка автоматизированной системы прогнозирования вредоносности программного обеспечения
dc.typeText
local.contributor.authorматематики и электроники
local.contributor.authorИнститут информатики
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Razrabotka-avtomatizirovannoi-sistemy-prognozirovaniya-vredonosnosti-programmnogo-obespecheniya-93709
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Баканов_Дмитрий_Сергеевич_Разработка_автоматизированной_системы_прогнозирования.pdf2.22 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.