ФИШИНГТІК ВЕБ-САЙТТЫ АНЫҚТАУ ӘДІСТЕРІНЕ ЖҮЙЕЛІ ӘДЕБИЕТТІК ШОЛУ

Abstract

Фишинг - бұл шабуылдаушы пайдаланушыдан құпия ақпарат алу үшін сенімді тұлға немесе ұйым ретінде өзін-өзі көрсететін алаяқтық әрекет. Бұл жүйелі әдебиеттерді зерттеу фишингті анықтаудың әртүрлі әдістерін, соның ішінде тізімдерге негізделген (Lists Based), визуалды ұқсастық (Visual Similarity), эвристикалық тәсіл, машиналық оқыту (Machine Learning) және терең оқыту (Deep Learning) әдістерін, олардың тиімділігін талдауды және салыстыруды зерттейді. Мақалада фишингтік веб-сайттар үшін көптеген алгоритмдері, деректер жиындары және анықтау әдістері мұқият зерттелді, сәйкесінше зерттеу сұрақтары жасалынды. Соңғы бес жыл ішінде ғылыми журналдарда, конференцияларда, семинарларда, зерттеушілердің тезистерінде, кітап тарауларында және беделді веб-сайттарда жарияланған 40 ғылыми мақалаларға жан-жақты шолу жасалды. Бұл зерттеу фишингті анықтау әдістемелерінің заманауи тенденцияларына баса назар аудара отырып, әдебиеттерге алдыңғы жүйелі шолуларға негізделген, оқырмандардың әртүрлі анықтау әдістері, деректер жиынын пайдалану және алгоритмдік өнімділікті салыстыру туралы түсінігін байытады. Зерттеу барысында машиналық оқыту әдістері басым екені анықталды: зерттеу нәтижелеріне сәйкес, олар 28 зерттеуде қолданылған. Соның ішінде 15 зерттеуде Random Forest Classifier қолданылды. Айта кететін жайт, Convolutional Neural Network (CNN) фишингтік веб-сайттарды анықтауға арналған әртүрлі зерттеулерде ең жоғары дәлдікке қол жеткізді - 99,98%.