ЭЛЕКТРОНДЫҚ ПОШТА АРҚЫЛЫ ФИШИНГТІК ШАБУЫЛДАРДЫҢ АЛДЫН АЛУ ҮШІН ЖАСАНДЫ ИНТЕЛЛЕКТТІ ПАЙДАЛАНУ

Бұл мақалада электрондық пошта арқылы фишингтік шабуылдардың қазіргі проблемалары мен жойқын әсерлері қарастырылады. Ұйымдарды деректердің бұзылуынан және ықтимал апатты салдардан қорғау үшін алдын алу шараларының маңыздылығы атап өтілді. Фишингтік шабуылдардың негізгі түрлері және тәуекелдерді тиімді азайту үшін жасанды интеллект (AI) негізіндегі шешімдерді енгізу қажеттілігі сипатталған. Жұмыста жасанды интеллект пен машиналық оқытуды қолдана отырып, фишингтің алғашқы белгілерін тану әдістері қолданылды. Әзірлеу үшін Python және Google Colab қолданылды, бұл деректерді тиімді талдауға және модельдерді оқытуға мүмкіндік берді. Ерекше әдістерді әзірлеуге және заманауи бағдарламалық жасақтаманы пайдалануға ерекше назар аударылды. Зерттеу нәтижесінде фишингтік шабуылдарды танудағы AI құралдарының жоғары тиімділігін растайтын деректер алынды. AI технологиялары фишингті анықтаудың дәлдігін едәуір арттырды және жаңа киберқауіптерге бейімделуді қолдады. Талдау көрсеткендей, AI қолдану шабуылдарды уақтылы анықтауға ғана емес, сонымен қатар алдын алу стратегияларын жасауға мүмкіндік береді. Нәтижелердің практикалық маңыздылығы-әзірленген әдістерді қолданыстағы қауіпсіздік жүйелеріне біріктіру мүмкіндігі. Жұмыс ақпаратты тұрақты қорғауды құру үшін технологиялық жетістіктер мен ұйымдастырушылық тәжірибелерді біріктіретін стратегиялық тәсілді ұсынады.

1. Абрамов 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.

2. 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.

3. Исаков А.А. Искусственный интеллект и расследование киберпреступлений / А.А. Искаков // Вестник науки. – 2023. – № 5(62). – С. 597-603.

4. 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.

5. 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.

6. 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.

7. Пожогин A. Проблемы облачной почты: спам, фишинг и вредоносное ПО [электронный ресурс] https://blog.kaspersky.kz/spam-phishing-malware/1804/.

8. Sh.Drew, Phishing-Detection, [elektronnyj resurs] https://github.com/shaeferd/PhishingDetection/.

9. Кузнецов Д.А. Использование нейронных сетей для фильтрации фишинга / Д.А. Кузнецов // Журнал информационных систем. – 2023. – № 6(41). – С. 110-118.

10. Васильев Р.Н. Анализ эффективности алгоритмов классификации электронной почты / Р.Н. Васильев, И.К. Петрова // Технологии защиты информации. – 2023. – № 2(39). – С. 66-73.