Как работает технология машинного обучения в защите от фишинговых атак?

Технология машинного обучения в защите от фишинговых атак работает следующим образом: алгоритмы машинного обучения определяют, является ли страница фишинговой на основе ранее проанализированных характеристик других страниц. www.sberbank.ru По совокупности различных характеристик определяется уровень доверия. www.sberbank.ru

Например, с помощью машинного обучения можно:

• Определить фишинговые письма. www.sberbank.ru Нейронная сеть учится распознавать определённые характеристики фишинговых писем, такие как неожиданный отправитель, ссылки на нежелательные сайты и запросы на предоставление персональной информации. www.sberbank.ru С помощью такого обучения можно обнаружить мошеннические письма и блокировать их доставку. www.sberbank.ru
• Отследить активность и взаимодействие пользователей с фишинговыми сайтами. www.sberbank.ru Например, нейронная сеть учится распознавать определённые характеристики фишинговых сайтов, такие как схожесть дизайна с оригинальными сайтами и наличие определённых элементов, таких как формы для ввода паролей и других личных данных. www.sberbank.ru Если такой сайт обнаружен, то можно предпринять действия по его блокировке и уведомлению пользователей об опасности. www.sberbank.ru

Использование машинного обучения позволяет повысить эффективность и точность выявления фишинговых атак по сравнению с традиционными методами. moitvivt.ru