Метою виконання кваліфікаційної роботи є практична реалізація
одного з методів машинного навчання – алгоритму кластеризації affinity
propagation, який можна використовувати для виявлення програм-вимагачів
самостійно або як складову частину системи боротьби зі шкідливими
програмами.
Для цього в роботі було зроблено аналіз програм-вимагачів, визначено
їх характерні особливості та основні шляхи їх розповсюдження, а також
досліджено машинне навчання як ефективний метод протидії і його роль у
галузі кібербезпеки. Також було наведено існуючу реалізацію детектора
аномалій, засновану на іншому алгоритмі.
Реалізований на практиці алгоритм було протестовано, а також
проведено оцінку якості роботи з використанням спеціальних методів.