Розробка застосунку з використанням технологій штучного інтелекту для ідентифікації шкідливих URL-адрес

Abstract

Об’єкт розробки – аналіз URL-адрес у реальному часі. Предмет розробки – програма на основі технологій штучного інтелекту, для виявлення шкідливих URL-адрес. Мета роботи – поліпшення безпеки користувачів, покращення рівня захисту від фішингових атак, завантажень зловмисного програмного забезпечення та витоку даних зі зловмисних веб-сайтів. Методи дослідження – редактор коду Visual Studio Code, алгоритми машинного навчання, об’єктно-орієнтована мова програмування Python і її бібліотеки. Результати дослідження. Зроблено огляд відомих сервісів для розпізнавання URL-адрес, розглянуто позитивні та негативні сторони. Розроблено алгоритм програми для виявлення шкідливих URL-адрес, побудовано її блок схему, реалізовано програмне забезпечення. Здійснено програмну реалізацію застосунку на мові Python, використовуючи бібліотеки NumPy, Pandas, Scikit-learn, FastAPI для ефективного навчання та розгортання нейронної мережі, як у хмарних, так і на локальних серверах. У результаті тестування виявлено, що розпізнавання в режимі реального часу було можливим із мінімальною затримкою, забезпечуючи своєчасний захист для користувачів, а точність програми склала 98%, що відповідає галузевим тестам. Рекомендації щодо використання результатів дослідження. Результати роботи впроваджено як прикладний програмний інтерфейс, який може бути використаний сторонніми застосунками, надаючи попередження стосовно безпеки URL-адрес у реальному часі для тисяч клієнтів у всьому світі, а також у вигляді сторінки з лаконічним дизайном для користувачів, які можуть використати її задля перевірки власних посилань.