kaz44Вестник Университета Шакарима. Серия технические наукиBulletin of Shakarim University. Technical Sciences2788-79953006-0524«Шәкәрім университеті» КеАҚ10.53360/2788-7995-2024-4(16)-8kaz44-1509Research ArticleАВТОМАТИЗАЦИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ (ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ)AUTOMATION AND INFORMATION TECHNOLOGY (ORIGINAL ARTICLE)ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИИ ДЛЯ ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ ФИШИНГОВЫХ АТАК ПО ЭЛЕКТРОННОЙ ПОЧТЕUSING AI TO PREVENT EMAIL PHISHING ATTACKSКакеноваА. Б.KakenovaA. B.

Аяна Байгабулкызы Какенова – магистрант технических наук

010008, Республика Казахстан, г. Астана, ул. Сатпаева, 2 

 Ayana Baygabulkyzy Kakenova – master of technical sciences 

 010008, Republic of Kazakhstan, Astana, street Satpayeva, 2 

akakenova1001@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0003-3913-1895АбдураимоваБ. К.AbduraimovaB. K.

Баян Куандыковна Абдураимова – кандидат технических наук, доцент

010008, Республика Казахстан, г. Астана, ул. Сатпаева, 2 

Bayan Kuandykovna Abduraimova – candidate of technical sciences, associate professor 

010008, Republic of Kazakhstan, Astana, street Satpayeva, 2 

abduraimovabk@mail.ruСантееваС. А.SanteevaS. A.

Сая Адильбеккызы Сантеева – Phd 

010008, Республика Казахстан, г. Астана, ул. Сатпаева, 2 

Saya Adilbekkyzy Santeeva – Phd 

010008, Republic of Kazakhstan, Astana, street Satpayeva, 2 

saya_santeeva@mail.ruЕвразийский национальный университет имени Л.Н. ГумилёваКазахстанL.N. Gumilyov Eurasian National UniversityKazakhstan20242712202414(16)5765Copyright © Какенова А.Б., Абдураимова Б.К., Сантеева С.А., 20252025Какенова А.Б., Абдураимова Б.К., Сантеева С.А.Kakenova A.B., Abduraimova B.K., Santeeva S.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://tech.vestnik.shakarim.kz/jour/article/view/1509

В этой статье рассматриваются текущие проблемы и разрушительные последствия фишинговых атак по электронной почте. Подчеркивается важность профилактических мер для защиты организаций от утечки данных и потенциальных катастрофических последствий. Описаны основные типы фишинговых атак и необходимость внедрения решений на основе искусственного интеллекта (ИИ) для эффективного снижения рисков. В работе использовались методы распознавания ранних признаков фишинга с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения. Для разработки использовались Python и Google Colab, что позволило эффективно анализировать данные и обучать модели. Особое внимание было уделено разработке уникальных методов и использованию современного программного обеспечения. В результате исследования были получены данные, подтверждающие высокую эффективность средств ИИ в распознавании фишинговых атак. Технологии искусственного интеллекта значительно повысили точность обнаружения фишинга и поддержали адаптацию к новым киберугрозам. Анализ показывает, что использование ИИ позволяет не только своевременно выявлять атаки, но и разрабатывать стратегии профилактики. Практическая значимость результатов заключается в возможности интеграции разработанных методов в существующие системы безопасности. Работа предлагает стратегический подход, сочетающий технологические достижения и организационные практики для создания устойчивой защиты информации.

This article examines the current problems and the devastating effects of phishing email attacks. The importance of preventive measures to protect organizations from data leakage and potential catastrophic consequences is emphasized. The main types of phishing attacks and the need to implement solutions based on artificial intelligence (AI) to effectively reduce risks are described. The work used methods for recognizing early signs of phishing using artificial intelligence and machine learning. Python and Google Colab were used for development, which made it possible to effectively analyze data and train models. Special attention was paid to the development of unique methods and the use of modern software. As a result of the study, data were obtained confirming the high effectiveness of AI tools in recognizing phishing attacks. Artificial intelligence technologies have significantly improved the accuracy of phishing detection and supported adaptation to new cyber threats. The analysis shows that the use of AI allows not only to detect attacks in a timely manner, but also to develop prevention strategies. The practical significance of the results lies in the possibility of integrating the developed methods into existing security systems. The work offers a strategic approach combining technological advances and organizational practices to create sustainable information security.

спамфишингинформационная безопасностьмашинное обучениефильтрацияметодызащитапроблемыspamphishinginformation securitymachine learningfilteringmethodsprotectionchallengesReferencesАбрамов И.П. Использование искусственного интеллекта в системах фильтрации электронной почты. / И.П. Абрамов, А.Ю. Бородин // Информационные технологии и телекоммуникации. – 2021. – № 1(32). – С. 59-66.Abramov I.P. Ispol'zovanie iskusstvennogo intellekta v sistemakh fil'tratsii ehlektronnoi pochty. / I.P. Abramov, A.YU. Borodin // Informatsionnye tekhnologii i telekommunikatsii. – 2021. – № 1(32). – S. 59-66. (In Russian).Маленков М.Г. Защита от атак с использованием ИИ с помощью ИИ / М.Г. Маленков // Инновации. Наука. Образование. – 2021. – Том 2, № 44. – с. 49-53.Malenkov M.G. Zashchita ot atak s ispol'zovaniem II s pomoshch'yu II / M.G. Malenkov // Innovatsii. Nauka. Obrazovanie. – 2021. – Tom 2, № 44. – S. 49-53. (In Russian).Исаков А.А. Искусственный интеллект и расследование киберпреступлений / А.А. Искаков // Вестник науки. – 2023. – № 5(62). – С. 597-603.Isakov A.A. Iskusstvennyi intellekt i rassledovanie kiberprestuplenii / A.A. Iskakov // Vestnik nauki. – 2023. – № 5(62). – S. 597-603. (In Russian).Трофимов А.И. Использование методов искусственного интеллекта для борьбы с фишингом и спамом в электронной почте / А.И. Трофимов // Компьютерные инструменты в образовании. – 2022. – № 26(1). – С. 49-55.Trofimov A.I. Ispol'zovanie metodov iskusstvennogo intellekta dlya bor'by s fishingom i spamom v ehlektronnoi pochte / A.I. Trofimov // Komp'yuternye instrumenty v obrazovanii. – 2022. – № 26(1). – S. 49-55. (In Russian).Миронов А.А. Применение методов машинного обучения и искусственного интеллекта для защиты от спама и фишинга / А.А. Миронов // Системы и инструменты информатики. – 2020. – № 30(2). – С. 57-69.Mironov A.A. Primenenie metodov mashinnogo obucheniya i iskusstvennogo intellekta dlya zashchity ot spama i fishinga / A.A. Mironov // Sistemy i instrumenty informatiki. – 2020. – № 30(2). – S. 57-69. (In Russian).Sharma A. Email Spam Filtering Using Machine Learning Algorithms: A Review. / A. Sharma, R. // Gupta In Advances in Computer Vision & Image Processing. – 2021. – Vol. 2. – Р. 137-145.Sharma A. Email Spam Filtering Using Machine Learning Algorithms: A Review. / A. Sharma, R. // Gupta In Advances in Computer Vision & Image Processing. – 2021. – Vol. 2. – R. 137-145. (In English).Пожогин A. Проблемы облачной почты: спам, фишинг и вредоносное ПО [электронный ресурс] https://blog.kaspersky.kz/spam-phishing-malware/1804/.Pozhogin A. Problemy oblachnoi pochty: spam, fishing i vredonosnoe PO [ehlektronnyi resurs] https://blog.kaspersky.kz/spam-phishing-malware/1804/. (In Russian).Sh.Drew, Phishing-Detection, [elektronnyj resurs] https://github.com/shaeferd/PhishingDetection/.Sh.Drew, Phishing-Detection, [elektronnyj resurs] https://github.com/shaeferd/PhishingDetection/. (In English).Кузнецов Д.А. Использование нейронных сетей для фильтрации фишинга / Д.А. Кузнецов // Журнал информационных систем. – 2023. – № 6(41). – С. 110-118.Kuznetsov D.A. Ispol'zovanie neironnykh setei dlya fil'tratsii fishinga / D.A. Kuznetsov // Zhurnal informatsionnykh sistem. – 2023. – № 6(41). – S. 110-118. (In Russian).Васильев Р.Н. Анализ эффективности алгоритмов классификации электронной почты / Р.Н. Васильев, И.К. Петрова // Технологии защиты информации. – 2023. – № 2(39). – С. 66-73.Vasil'ev R.N. Analiz ehffektivnosti algoritmov klassifikatsii ehlektronnoi pochty / R.N. Vasil'ev, I.K. Petrova // Tekhnologii zashchity informatsii. – 2023. – № 2(39). – S. 66-73. (In Russian)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.