Система для розпізнавання шкідливого програмного забезпечення на основі штучного інтелекту

Abstract

Мета роботи – розробити й експериментально перевірити прототип гібридної системи, що об’єднує статичний, динамічний та контекстний аналіз, забезпечує високу точність виявлення шкідливого програмного забезпечення і надає зрозуміле пояснення кожного рішення. У межах роботи спроектовано й експериментально перевірено каскадну систему виявлення шкідливого програмного забезпечення, що поєднує легковажний статичний фільтр зі згортковою моделлю для глибинного байтового аналізу. Отримані результати підтверджують дієвість гібридного підходу та демонструють потенціал прототипу як навчальної і дослідницької платформи для подальшого удосконалення методів кіберзахисту.