ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ САЙТОВ-МОШЕННИКОВ

Аннотация

В настоящее время большое количество процессов связано с большими объёмами данных, которые необходимо анализировать. С увеличением объёма информации её анализ становится более объёмной и сложной задачей. Возникает проблема поиска инструмента, который поможет компаниям и учреждениям в сборе, анализе и прогнозировании данных. Машинное обучение является областью искусственного интеллекта, которая находит закономерности в базе данных и на их основе пытается спрогнозировать результат. Ещё одной областью применения машинного обучения является детектирование сайтов-мошенников. В настоящее время с развитием информационных технологий цифровые преступления стали серьёзной угрозой для конфиденциальной информации и данных пользователей. Искусственный интеллект способен анализировать параметры сайтов и определять наличие угроз для информации. Исследование направлено на систематизацию знаний о фишинговых атаках и исследовании методов машинного обучения для обнаружения сайтов-мошенников. В ходе выполнения исследования были разработаны методы машинного обучения по обнаружения фишинговых сайтов, построены схемы, которые позволяют моделям машинного обучения правильно преобразовывать данные для подачи их в модели. Анализ данных, предоставленных в датасете, позволил преобразовать данные для корректной работы моделей, что позволило избежать ошибок. Была решена проблема переобучения моделей машинного обучения. Детальное изучения датасета позволило отфильтровать данные, которые могли вызывать ошибки в работе модели и понизить качество прогнозирования. В результате работы разработаны методы поиска фишинговых атак с использованием моделей машинного обучения, которые были протестированы на имеющихся данных, на основе полученных результатов построены графики изменения точности обнаружения нелегитимных сайтов от изменения настроек моделей. Был проведён анализ исследования и подведены результаты проведённой работы.