Захист трафіку на основі сканування ІР адрес

Abstract

Об’єктом дослідження є захист трафіку на основі сканування ІР адрес Предметом дослідження є технології та методи захисту трафіку, які базуються на скануванні ІР адрес. Предмет дослідження зосереджений на практичних аспектах реалізації таких технологій у фінансовій сфері, де швидкість і точність реакції на загрози є критично важливими для захисту даних клієнтів і забезпечення безперебійної роботи сервісів. Мета кваліфікаційної бакалаврської роботи полягає у розробці програмної реалізації захисту трафіку на основі аналізу сучасних атак та методів протидії до них. Завданнями кваліфікаційної роботи є: − аналіз потенційних загроз, які впливають на мережевий трафік у фінансових технологія; − дослідження сучасних систем захисту інформації, оцінка їх сильних та слабких сторін; − розробка моделі захисту трафіку; − створення програмної реалізації цієї системи та її тестування на основі модельних сценаріїв кібератак. Актуальність дослідження: сучасний етап розвитку інформаційних технологій характеризується стрімким зростанням цифрових сервісів у фінансовій сфері, що супроводжується не лише розширенням можливостей для користувачів, а й значним збільшенням кіберзагроз. Важливість теми зумовлена не лише зростанням кіберзагроз, а й вимогами регуляторних органів, таких як FinCEN і FDIC, які наголошують на необхідності впровадження сучасних технологій захисту даних у фінансових системах. Розробка ефективних рішень для захисту трафіку на основі сканування ІР адрес є важливим кроком до підвищення рівня кібербезпеки та забезпечення стабільності цифрових фінансових сервісів, що, у свою чергу, сприяє зміцненню довіри клієнтів і партнерів. За результатами дослідження сформульовані теоретичні та практичні положення, пропозиції щодо захисту трафіку на основі сканування ІР- адрес. Практична новизна: результати цього дослідження мають важливе практичне значення для забезпечення кібербезпеки у сфері фінансових технологій. Розроблена програмна реалізація системи захисту трафіку на основі сканування ІР-адрес дозволяє швидко виявляти потенційні загрози та адаптуватися до нових видів атак. Використання технологій машинного навчання забезпечує високу точність аналізу мережевого трафіку, що значно знижує ризик кібератак на фінансові установи. Запропонована система може бути інтегрована у вже існуючі платформи кібербезпеки, що сприятиме підвищенню їх ефективності. Це особливо актуально для банків, фінансових сервісів та інших організацій, які працюють із чутливою інформацією та потребують надійного захисту даних клієнтів. Одержані результати можуть бути використані у фінансових установах, фінтех-компаніях, корпоративному секторі та державних організаціях для підвищення рівня кібербезпеки. Запропонована система дозволяє ефективно аналізувати мережевий трафік, виявляти потенційні загрози та адаптуватися до нових видів атак, що є критично важливим для захисту даних клієнтів і стабільності цифрових сервісів.

The object of the research is traffic protection based on IP address scanning. The subject of the research is technologies and methods for traffic protection based on IP address scanning, with a focus on practical implementation in the financial sector, where rapid and precise response to threats is critical for safeguarding client data and ensuring service continuity. The purpose of the qualification thesis is to develop a software implementation for traffic protection based on the analysis of modern cyberattacks and effective countermeasures. The tasks of a bachelor's degree are: − analysis of potential threats affecting network traffic in financial technologies; − research of modern information security systems, including assessment of their strengths and weaknesses; − development of a traffic protection model; − creation and testing of the software implementation based on simulated cyberattack scenarios. The relevance of the research lies in the rapid growth of digital financial services, which, alongside user benefits, also leads to increased cyber threats. The topic’s importance is driven not only by this rise in threats but also by regulatory demands from bodies such as FinCEN and FDIC, which emphasize the need for modern data protection technologies in financial systems. According to the results of the research: theoretical and practical foundations for traffic protection based on IP address scanning have been developed, along with proposals for improving cybersecurity solutions in the financial sector. Main theoretical provisions on the topic and the practical relevance of the research demonstrate that the proposed solution significantly enhances the ability to detect and respond to threats in real-time using machine learning and adaptive traffic monitoring mechanisms. The results obtained can be used in financial institutions, fintech companies, the corporate sector, and government organizations to strengthen cybersecurity, ensure data integrity, and maintain the reliability of digital financial services.