Преддипломная практика по применению систем искусственного интеллекта в защите от фишинговых атак

ПРИМЕНЕНИЕ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕК-ТА
В ЗАЩИТЕ ОТ ФИШИНГОВЫХ АТАК
ВВЕДЕНИЕ
Применение защиты от фишинговых атак осложняется тем, что кибе-ратака на компьютеры в компаниях может осуществляться внезапно, когда сотрудники компании не готовы к соответствующей защите. При большом количестве атак сервера и клиентские компьютеры не выдерживают нагрузки на базы данных и сайты, следовательно возможно получение конфиденциальной информации третьими лицами, которые могут исполь-зовать полученные данные по своему усмотрению.
Сложность защиты от фишинга заключается в том, что для своевре-менного и качественного распознавания кибератаки нужно использовать большие объемы данных, быстродействующие аппаратные устройства, нанимать грамотных специалистов в сфере защиты информации, что прак-тически возможно реализовать не во всех компаниях из-за разного финан-сового состояния.
Для работы с большими объемами данных используют технологии BIGDATA, технологии машинного обучения, искусственные нейронные сети и т.д. Использование больших данных позволяет моделировать пове-дение администраторов и пользователей компьютеров при фишинговой атаке.
Когда внешнее приложение или сайт пытается получить доступ к компьютерам компании важно запретить доступ приложению или сайту за короткий промежуток времени, чтобы снизить ущерб от воздействия на компьютеры сотрудников компании. Чем больше приложений или сайтов пытается получить доступ к определенному компьютеру, тем выше веро-ятность получения доступа к конфиденциальной информации.
Использование авторизации с надежными логинами и паролями на сайтах, применение надежных паролей к учетным записям пользователей, к разным сервисам электронной почты позволяет повысить защищенность информации на уровне программного и аппаратного доступа.
Применение встроенных средств защиты операционных систем (файрволлы, антивирусные программы), программ, использующих крип-тографические алгоритмы при отправке и получении писем по электрон-ной почте позволяет повысить сложность чтения данных сторонними при-ложениями и сайтами.