Rövidített megjelenítés

Krasnyánszki, Brúnó
2025-05-05T13:30:02Z
2025-05-05T13:30:02Z
2025
2676-9042hu_HU
http://hdl.handle.net/20.500.14044/29127
Nagyon sok olyan informatikai megoldással találkoztam, amik nem voltak képesek megfelelő hatékonysággal reagálni a Social Engineering támadásokra. Pedig amennyiben megvizsgáljuk a folyamatot egy támadó által küldött kártékony emailt sok helyen meg lehetne fogni típustól függően. Példaképpen kipróbáltam egy átlagos védelemmel rendelkező üzleti laptopra egy kártékony emailt küldeni és meglepődve tapasztaltam, hogy semmilyen riasztás nem jelzett. Szekunder kutatásomban megismertem a szakirodalomban a Social Engineering mély tanulás alapú detektálásával kapcsolatos tudományos folyóirat cikkeket és a technológiák pontos és mély megértése után elkezdtem kidolgozni egy módszertant a probléma megoldására. Primer kutatásomként interjúkat folytattam a téma aktualitásáról és az interjúk során megpróbáltam feltérképezni a jelenlegi hazai email biztonsági helyzetet. Valamint a számomra gyanúsan magas pontosságú modelleken végeztem méréseket, hogy megbizonyosodjak az eredmények pontosságáról.hu_HU
dc.formatPDFhu_HU
huhu_HU
Gépi tanulás alapú email biztonsági megoldások alacsony hatékonyságának gyökér okainak vizsgálata Social Engineering támadásokkal szembenhu_HU
Open accesshu_HU
Óbudai Egyetemhu_HU
Budapesthu_HU
Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Karhu_HU
Óbudai Egyetemhu_HU
Műszaki tudományok - multidiszciplináris műszaki tudományokhu_HU
Gépi tanuláshu_HU
AIhu_HU
MLhu_HU
Social Engineeringhu_HU
Email biztonsághu_HU
Mesterséges Intelligenciahu_HU
Tudományos cikkhu_HU
Biztonságtudományi Szemlehu_HU
local.tempfieldCollectionsFolyóiratcikkekhu_HU
Kiadói változathu_HU
14 p.hu_HU
1. ksz.hu_HU
7 évf.hu_HU
2025hu_HU
Óbudai Egyetemhu_HU


A dokumentumhoz tartozó fájlok

Thumbnail

A dokumentum a következő gyűjtemény(ek)ben található meg

Rövidített megjelenítés