Фишинговые атаки становятся все более масштабными, серьезно угрожая безопасности глобальной сети. Исследователи из Университета Кайзерслаутерна разработали инновационный метод обнаружения, основанный на искусственном интеллекте, для решения этой проблемы. Этот метод значительно улучшает обнаружение фишинга за счет умелого сочетания обучения на небольших выборках и технологии распознавания электронной почты с расширенным поиском (RAG). Это исследование предоставляет новые и эффективные средства борьбы со все более сложными сетевыми атаками, а также определяет новое направление для исследований и разработок будущих технологий сетевой безопасности.
Фишинговые атаки, постоянная угроза кибербезопасности, теперь имеют более мощную защиту. Исследователи из Университета Кайзерслаутерна разработали инновационный метод обнаружения искусственного интеллекта, который значительно повышает точность выявления фишинговых писем.
Исследовательская группа отметила, что фишинг стал одной из самых серьезных угроз сетевой безопасности. По оценкам, в 90% успешных кибератак в качестве первоначального метода атаки используется фишинг. Чтобы решить эту проблему, исследователи умело объединили два метода искусственного интеллекта: краткосрочное обучение и технологию генерации с расширенным поиском (RAG).
Суть этого метода заключается в предоставлении модели искусственного интеллекта небольшого количества примеров фишинговых писем и динамическом выборе известных фишинговых писем, которые наиболее похожи на электронное письмо, которое будет обнаружено в качестве фона. Исследовательская группа использовала для тестирования 11 различных языковых моделей с открытым исходным кодом, включая Mixtral8x7B, Llama3.1 и серию Gemma от Google DeepMind.
Примечание к источнику изображения: изображение генерируется искусственным интеллектом и разрешено поставщиком услуг Midjourney.
Результаты испытаний впечатляют. Большая модель Llama3.170B возглавила список с точностью 96,18%, а меньшая модель Gemma29B также показала потрясающую производительность с точностью почти 95%. В исследовании использовался сбалансированный набор данных из 2900 легитимных и 2900 фишинговых писем, охватывающих реальные случаи атак в период с 2022 по 2024 год.
Исследовательская группа все еще с нетерпением смотрит в будущее. Они планируют включить больше источников данных в последующие выпуски и рассматривают возможность интеграции метаданных электронной почты и информации о вложенных файлах. Использование агентов ИИ с доступом к API рассматривается как потенциально важное направление расширения этой системы.
Это исследование не только демонстрирует огромный потенциал искусственного интеллекта в сфере кибербезопасности, но и дает новую надежду на предотвращение все более изощренных фишинговых атак. Поскольку технологии продолжают развиваться, мы надеемся, что сможем стать более эффективными в защите отдельных лиц и организаций от киберугроз.
Этот метод обнаружения фишинговых писем на основе искусственного интеллекта обеспечивает надежную техническую поддержку для улучшения возможностей защиты сетевой безопасности. Я считаю, что в будущем, при дальнейшем развитии и совершенствовании технологий, мы сможем построить более безопасную и надежную сетевую среду.