Алгоритм применения генеративных моделей искусственного интеллекта для обнаружения и противодействия фишинговым атакам в финансовой сф

Актуальность темы ВКР

В условиях роста фишинговых атак в финансовой сфере применение генеративных моделей искусственного интеллекта для их обнаружения и противодействия становится критически важной задачей. Согласно данным Ассоциации развития электронных коммуникаций (АРЭК), количество фишинговых атак в финансовой сфере выросло на 120% за последний год, что привело к утечке персональных данных более чем 15 млн россиян и ущербу на сумму свыше 5 млрд рублей.

Особую актуальность эта тема приобретает для финансовых организаций, где требуется обеспечить надежную защиту от фишинговых атак, которые становятся все более изощренными и труднообнаружимыми. Согласно внутренним данным, традиционные методы защиты эффективны только в 65% случаев, тогда как генеративные модели ИИ могут повысить уровень обнаружения до 95%. Неправильная реализация алгоритма применения генеративных моделей может привести к ложным срабатываниям, что негативно скажется на用户体验 и приведет к утечке конфиденциальной информации.

Цель и задачи исследования

Цель исследования: разработка алгоритма применения генеративных моделей искусственного интеллекта для обнаружения и противодействия фишинговым атакам в финансовой сфере, обеспечивающего высокую точность обнаружения и низкий уровень ложных срабатываний.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

• Проанализировать современные генеративные модели ИИ и их применение в области кибербезопасности
• Исследовать методы обнаружения фишинговых атак с использованием генеративных моделей
• Разработать алгоритм для генерации и анализа фишинговых данных
• Создать методику оценки эффективности алгоритма
• Провести тестирование алгоритма на реальных данных
• Рассчитать экономический эффект от внедрения разработанного алгоритма

Объект и предмет исследования

Объект исследования: фишинговые атаки в финансовой сфере и методы их обнаружения.

Предмет исследования: методы и алгоритмы применения генеративных моделей искусственного интеллекта для обнаружения и противодействия фишинговым атакам, включая выбор архитектуры моделей, методы обучения и оценки эффективности.

Исследование фокусируется на создании алгоритма применения генеративных моделей, соответствующего специфике финансовой сферы, с учетом особенностей фишинговых атак и требований к точности обнаружения. Особое внимание уделяется балансу между чувствительностью алгоритма и уровнем ложных срабатываний.

Примерный план (Содержание) работы

Структура ВКР должна отражать логическую последовательность этапов разработки алгоритма применения генеративных моделей ИИ. Вот примерный план работы:

Глава 1. Анализ современных методов обнаружения фишинговых атак и генеративных моделей ИИ

• 1.1. Эволюция фишинговых атак и их особенности в финансовой сфере
• 1.2. Современные методы обнаружения фишинговых атак и их сравнительный анализ
• 1.3. Генеративные модели искусственного интеллекта: архитектуры, принципы работы и применение
• 1.4. Применение генеративных моделей в области кибербезопасности
• 1.5. Определение критериев оценки эффективности алгоритма обнаружения фишинговых атак

Глава 2. Разработка алгоритма применения генеративных моделей ИИ

• 2.1. Анализ недостатков существующих методов обнаружения фишинговых атак
• 2.2. Определение архитектуры генеративной модели для обнаружения фишинговых атак
• 2.3. Разработка алгоритма генерации синтетических данных для обучения модели
• 2.4. Создание методики оценки эффективности алгоритма
• 2.5. Математическое обоснование алгоритма и методы его оптимизации

Глава 3. Реализация и тестирование алгоритма

• 3.1. Описание объекта исследования и исходных данных
• 3.2. Обучение генеративной модели на реальных данных
• 3.3. Проведение тестирования алгоритма и анализ результатов
• 3.4. Сравнение результатов с существующими методами и экономический анализ
• 3.5. Разработка рекомендаций по внедрению алгоритма в практику

Ожидаемые результаты и практическая значимость

Результатом исследования станет алгоритм применения генеративных моделей ИИ для обнаружения фишинговых атак, позволяющий:

• Повысить уровень обнаружения фишинговых атак до 95% при уровне ложных срабатываний не более 5%
• Снизить время обнаружения фишинговых атак с нескольких часов до нескольких минут
• Автоматизировать процесс генерации обучающих данных для повышения точности модели
• Сократить экономические потери от фишинговых атак на 40-50%
• Предоставить инструмент для прогнозирования новых типов фишинговых атак

Практическая значимость работы заключается в возможности применения разработанного алгоритма в финансовых организациях для повышения уровня защиты от фишинговых атак. Алгоритм может быть адаптирован для различных сценариев использования, что особенно важно в свете роста сложности фишинговых атак. Результаты исследования могут быть использованы учебными заведениями для подготовки специалистов по кибербезопасности и применению ИИ в защите информации.

Типичные ошибки студентов при написании ВКР по применению генеративных моделей ИИ

• Игнорирование специфики финансовой сферы - использование общих подходов без учета особенностей фишинговых атак в финансовой сфере
• Недостаточный анализ требований к безопасности - поверхностное рассмотрение рисков, связанных с ложными срабатываниями
• Ошибки в выборе архитектуры модели - неправильное определение архитектуры генеративной модели для конкретной задачи
• Отсутствие практической реализации - только теоретическое описание алгоритма без его реализации и тестирования
• Некорректное сравнение с существующими методами - неправильная методология сравнения, что приводит к неточным результатам
• Недостаточная экономическая обоснованность - отсутствие расчета экономического эффекта от применения разработанного алгоритма

Эти ошибки часто приводят к снижению оценки за ВКР и необходимости значительных доработок перед защитой. Чтобы избежать подобных проблем, рекомендуется тщательно изучить требования финансовых учреждений к системам защиты и получить консультацию у опытного специалиста.