ОБЗОР МЕТОДОВ РАЗРАБОТКИ ПОДСИСТЕМ ЗАЩИТЫ ОТ ФИШИНГОВЫХ АТАК С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Ключевые слова:
Фишинг, ИИ, машинное обучение, SOC, кибербезопасность, нейронные сети, анализ текста, автоматизация, деревья решений, случайные леса, ансамблевые методы, машины опорных векторов (SVM), логистическая регрессия, градиентный бустинг, K-means, BERTАннотация
Данная работа посвящена анализу методов разработки подсистемы SOC для защиты от фишинговых атак с использованием технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Рассмотрены основные методы обнаружения фишинга, проведён обзор коммерческих систем защиты и их функциональных возможностей. Особое внимание уделено сравнению моделей ИИ для выявления фишинговых атак, с оценкой их точности, скорости работы и адаптивности. Также приведены примеры применения ИИ в действующих системах безопасности и рассмотрены возможные сложности внедрения таких решений, включая настройку и риски ложных срабатываний. В заключении даны рекомендации по выбору подходящих технологий и инструментов для разработки подсистемы SOC, позволяющей эффективно выявлять и блокировать фишинговые атаки с применением ИИ.
Библиографические ссылки
1. Спам и фишинг в 2024 году - https://securelist.ru/spam-and-phishing-report-2024/111743/?utm_source=chatgpt.com (дата обращения 10.01.2025г.)
2. Число фишинговых сайтов, имитирующих финансовые бренды, выросло почти на 50% - https://cybersecurefox.com/ru/rost-fishinga-finansoviy-sektor-2024/ (дата обращения 12.01.2025г.)
3. Актуальные киберугрозы в странах СНГ 2023—2024 - https://www.ptsecurity.com/ru-ru/research/analytics/aktualnye-kiberugrozy-v-stranah-sng-2023-2024/?utm_source=chatgpt.com (дата обращения 15.01.2025г.)
4. ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ АЛГОРИТМОВ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ЗАЩИТЫ ОТ ФИШИНГОВЫХ АТАК - https://cyberleninka.ru/article/n/issledovanie-vozmozhnostey-algoritmov-glubokogo-obucheniya-dlya-zaschity-ot-fishingovyh-atak?utm_source=chatgpt.com (дата обращения 20.01.2025г.).
5. PhishLabs - https://www.phishlabs.com/ (дата обращения 25.01.2025г.).
6. Cofense - https://cofense.com/ (дата обращения 27.01.2025г.).
7. Barracuda - https://www.barracuda.com/products/email-protection/plans (дата обращения 30.01.2025г.).
8. Proofpoint - https://www.proofpoint.com/us (дата обращения 10.02.2025г.).
9. KnowBe4 - https://www.knowbe4.com/ (дата обращения 12.02.2025г.).
10. Mimecast - https://www.mimecast.com/products/email-security/ (дата обращения 15.02.2025г.).
11. Barracude vs KnowBe4 - https://www.gartner.com/reviews/market/security-awareness-computer-based-training/compare/barracuda-vs-knowbe4?utm_source=chatgpt.com (дата обращения 20.02.2025г.).
12. Barracuda Security Awareness Training Alternatives - https://www.gartner.com/reviews/market/security-awareness-computer-based-training/vendor/barracuda/product/barracuda-security-awareness-training/alternatives (дата обращения 25.02.2025г.).
13. Attention Is All You Need - https://arxiv.org/abs/1706.03762 (дата обращения 28.02.2025г.).
14. RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach - https://arxiv.org/abs/1907.11692 (дата обращения 30.02.2025г.).
15. DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter - https://arxiv.org/abs/1910.01108 (дата обращения 05.03.2025г.).
16. XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding - https://arxiv.org/abs/1906.08237 (дата обращения 07.03.2025г.).
17. Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer - https://arxiv.org/abs/1910.10683 (дата обращения 10.03.2025г.).
18. GPT-4 - https://openai.com/index/gpt-4-research/ (дата обращения 12.03.2025г.).
19. Language Models are Few-Shot Learners - https://arxiv.org/abs/2005.14165 (дата обращения 15.03.2025г.).
20. Enriching Word Vectors with Subword Information - https://arxiv.org/abs/1607.04606 (дата обращения 18.03.2025г.).
21. ERNIE: Enhanced Representation through Knowledge Integration - https://arxiv.org/abs/1904.09223 (дата обращения 20.03.2025г.).
22. LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree - https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2017/file/6449f44a102fde848669bdd9eb6b76fa-Paper.pdf (дата обращения 20.03.2025г.).
23. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding - https://arxiv.org/abs/1810.04805(дата обращения 21.03.2025г.).
24. Глубокое обучение в борьбе с фишингом: как ИИ распознает угрозы - https://cisoclub.ru/glubokoe-obuchenie-v-borbe-s-fishingom-kak-ii-raspoznaet-ugrozy/?utm_source=chatgpt.com (дата обращения 22.03.2025г.).
25. Исследование возможностей алгоритмов глубокого обучения для защиты от фишинговых атак - https://www.sberbank.ru/ru/person/kibrary/experts/issledovanie-vozmozhnostej-algoritmov-glubokogo-obucheniya-dlya-zashchity-ot-fishingovykh-atak (дата обращения 23.03.2025г.).
26. AI-Driven Phishing Detection Systems - https://www.researchgate.net/publication/382917933_AI-Driven_Phishing_Detection_Systems (дата обращения 24.03.2025г.).
27. Защита от фишинга с ИИ (искусственного интеллекта) - https://domznaniya.ru/page/zashchita-ot-fishinga-s-ii-iskusstvennogo-intellekta-4972291607/ (дата обращения 26.03.2025г.).
28. Что ChatGPT знает о фишинге? - https://securelist.ru/chatgpt-anti-phishing/107389/(дата обращения 05.03.2025г.). (дата обращения 26.03.2025г.).
29. Зоопарк трансформеров: большой обзор моделей от BERT до Alpaca - https://habr.com/ru/companies/just_ai/articles/733110/ (дата обращения 27.03.2025г.).
30. Роль ИИ в обеспечении ИБ: Яндекс.Толока и модель BERT для выявления фишинговых атак - https://baskobrin.ru/blog/rol-ii-v-obespechenii-ib-yandeks-toloka-i-model-bert-dlya-vyyavleniya-fishingovyh-atak (дата обращения 27.03.2025г.).
31. PhishNet: A Phishing Website Detection Tool using XGBoost - https://arxiv.org/abs/2407.04732 (дата обращения 28.03.2025г.).
32. ChatSpamDetector: Leveraging Large Language Models for Effective Phishing Email Detection - https://arxiv.org/abs/2402.18093(дата обращения 28.03.2025г.).
33. BERT в двух словах: Инновационная языковая модель для NLP - https://habr.com/ru/companies/otus/articles/702838/ (дата обращения 29.03.2025г.).
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Категории
Лицензия
Copyright (c) 2025 Корякин С.В., В.В. Ким
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
