| Form of studies |
Bachelor |
| Title of the study programm |
Computer Systems |
| Title in original language |
Pikšķerēšanas uzbrukumu un izpirkuma maksas ļaunprogrammatūru aizsardzības pasākumu izstrāde |
| Title in English |
Development of Phishing attack and Ransomware Protective Measures |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Jānis Amoliņš |
| Reviewer |
Agnija Onukrāne |
| Abstract |
Lielākais progresa virzītājs ir cilvēka slinkums, kas veicina monotonu un grūtu darbu procesu vienkāršošanu un automatizāciju. Pateicoties šai parādībai, cilvēks izgudroja izskaitļošanas sistēmu, kas spēj veikt aritmētiskās darbības. Laika gaitā, attīstoties tehnoloģijām attīstījās arī izskaitļošanas sistēmas. Mūsdienās par izskaitļošanas sistēmas pēcteci var uzskatīt jebkuru datoru, taču vienmēr, ja ir sistēma, būs personas, kas centīsies šo sistēmu salauzt. Agrāk to darīja fiziski, veicot tā saucamo sistēmas sabotāžu, taču ar globālo un lokālo tīklu ieviešanu, šo procesu sāka veikt attālināti ar mazākiem riskiem. Galvenais rīks mūsdienu datoru sistēmu sabotāžai izmanto dažāda veida ļaunprogrammatūras. Pārsvarā šīm ļaunprogrammatūrām ir nepieciešama manuāla aktivizēšana un pateicoties sociālajai inženierijai, šo procesu bieži vien veic pats upuris. Viens no populāriem šāda veida sociālās inženierijas paņēmieniem ir pikšķerēšana, kuras galvenais uzdevums ir apmānīt upuri un likt tam uzticēties ļaundarim. Izņemot pikšķerēšanu, kas strauji attīstījās un ieņēma dažādas formas, 2017. gadā tika popularizēta izpirkuma maksas ļaunprogrammatūra, kuras mērķis ir iebiedēt vai tiešām šifrēt sistēmas atmiņā esošos datus un par atšifrēšanu, pieprasīt no upura izpirkuma maksu, draudot ar datu dzēšanu vai pilnīgas sistēmas dzēšanu. Kā piemērus var uzskaitīt datorvīrusus Petya, WannaCry un NotPetya. |
| Keywords |
Pikšķerēšana, izpirkuma maksas ļaunprogrammatūra, mašīnmācīšanās, nejauša meža algoritms, nejauša meža klasifikātors. |
| Keywords in English |
Phishing, ransomware, machine learning, random forest algorithm, random forest classifier. |
| Language |
lv |
| Year |
2023 |
| Date and time of uploading |
30.05.2023 19:12:04 |
