Socialinės inžinerijos atakų prevencijos sistemos kūrimas ir tyrimas
Zelionka, Everetas |
Gurčinas, Vitalijus | Recenzentas / Rewiewer |
Šiame baigiamajame magistro darbe atlikta detali socialinės inžinerijos bei metodų skirtų apsisaugoti nuo šių atakų apžvalga. Toliau buvo analizuojamas elektroninių laiškų filtravimas bei filtrų veikimas. Buvo tiriamos filtravimo galimybės ir ieškoma efektyviausio sprendimo taikant skirtingus dirbtinio intelekto metodus. Taip pat buvo sukurtas elektroninių laiškų filtro prototipas pritaikant surastą efektyvų sprendimą.Darbo pirmoje dalyje buvo analizuojamos socialinės inžinerijos atakos bei prevencijos metodai ir sprendimai skirti apsisaugoti nuo tokio tipo atakų.Darbo antroje dalyje buvo tiriami ir analizuojami elektroninio pašto filtrai. Buvo analizuojami laiškų filtravimo metodai bei būtinos priemonės filtrų veikimui. Taip pat šioje dalyje buvo analizuojami socialinės inžinerijos laiškai duomenų rinkiniuose. Naudojant duomenų rinkinius buvo atliktas tyrimas, kurio metu buvo siekiama surasti efektyviausią dirbtinio intelekto sprendimą laiškų filtravimui.Darbo trečioje dalyje aprašytas kurto prototipo darbų vykdymo planas bei sukurtas elektroninių laiškų filtro prototipas.Darbo struktūra: įvadas, socialinės inžinerijos atakų ir prevencijos metodų literatūros analizė, elektroninio pašto filtrų tyrimas, sukurto prototipo aprašas, išvados.Darbo apimtis 64 puslapiai teksto, 18 paveikslėlių, 2 lentelės, 7 diagramos, 46 šaltiniai.
The master thesis consists of a detailed analysis of social engineering and its prevention methods. After this analysis, the filtering of e-mails was analyzed. The possibilities of filtering were investigated and the most effective solution was applied using different methods of artificial intelligence. A prototype of an email filter was also developed by applying the found effective solution.The first part of this work analyzes the social engineering attacks and their prevention methods. Also, solutions to protect against social engineering attacks were analyzed.In the second part of the work, email filters and filtering methods were analyzed. Social engineering emails in data sets were also analyzed in this section. Using data sets, a study was conducted to find the most effective artificial intelligence solution for email filtering.The third part of this work describes the developed prototype and its plan.Structure of the work: introduction, literature analysis of social engineering attacks and prevention methods, research of email spam filters, description of developed filter prototype, conclusion.Thesis consists of 64 pages of text, 18 pictures, 2 tables, 7 diagrams, 46 sources.