साइबर सुरक्षा को लगातार खतरे का सामना करना पड़ता है - फ़िशिंग हमले, जो अब एक शक्तिशाली रक्षा हथियार के साथ है। काइज़र्सलॉटन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक अभिनव कृत्रिम बुद्धिमत्ता पहचान विधि विकसित की है, जो फ़िशिंग ईमेल की पहचान सटीकता को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकती है।
शोध दल ने指出 किया कि फ़िशिंग अब साइबर सुरक्षा के सबसे गंभीर खतरों में से एक बन गया है। अनुमानित है कि 90% सफल साइबर हमले फ़िशिंग को प्रारंभिक हमले के रूप में उपयोग करते हैं। इस चुनौती का सामना करने के लिए, शोधकर्ताओं ने दो कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकों को巧妙地 जोड़ा: छोटे नमूना शिक्षण और पुनर्प्राप्ति संवर्धित उत्पादन (RAG) तकनीक।
इस विधि का核心 यह है कि AI मॉडल को फ़िशिंग ईमेल के कुछ उदाहरण प्रदान किए जाएं और जांच की जा रही ईमेल के सबसे समान ज्ञात फ़िशिंग ईमेल को पृष्ठभूमि के रूप में गतिशील रूप से चुना जाए। शोध दल ने 11 विभिन्न ओपन-सोर्स भाषा मॉडल का परीक्षण किया, जिसमें Mixtral8x7B, Llama3.1 और Google DeepMind की Gemma श्रृंखला शामिल है।
चित्र स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा उत्पन्न किया गया है, चित्र अधिकार सेवा प्रदाता Midjourney
परीक्षण परिणाम प्रभावशाली हैं। बड़े Llama3.170B मॉडल ने 96.18% की सटीकता के साथ शीर्ष स्थान प्राप्त किया, जबकि छोटे Gemma29B मॉडल ने भी अद्भुत प्रदर्शन दिखाया, जिसकी सटीकता लगभग 95% थी। शोध ने 2,900 वैध ईमेल और 2,900 फ़िशिंग ईमेल के संतुलित डेटा सेट का उपयोग किया, जो 2022 से 2024 के बीच के वास्तविक हमले के मामलों को कवर करता है।
शोध दल भविष्य के प्रति अभी भी आशान्वित है। वे आगामी संस्करण में अधिक डेटा स्रोतों को शामिल करने की योजना बना रहे हैं और ईमेल मेटाडेटा और फ़ाइल अटैचमेंट जानकारी को एकीकृत करने पर विचार कर रहे हैं। API एक्सेस के साथ AI एजेंट का उपयोग इस प्रणाली के संभावित महत्वपूर्ण विस्तार दिशा के रूप में देखा जा रहा है।
यह शोध न केवल साइबर सुरक्षा क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता की विशाल क्षमता को प्रदर्शित करता है, बल्कि बढ़ती हुई जटिल फ़िशिंग हमलों के खिलाफ सुरक्षा के लिए नई आशा भी प्रदान करता है। तकनीक में निरंतर प्रगति के साथ, हम व्यक्तिगत और संगठनों को साइबर खतरों से अधिक प्रभावी ढंग से सुरक्षित रखने की उम्मीद कर सकते हैं।
