Einsatz von KI zum Herausfiltern von Phishing-Websites.

Eine Gruppe von vier Studenten der Swinburne University Vietnam hat die Forschung und Erprobung eines Tools für künstliche Intelligenz (KI) erfolgreich abgeschlossen, das in der Lage ist, bösartige und gefälschte Websites in Sekundenschnelle zu identifizieren und zu filtern.

Von der Idee zur Umsetzung

Le Nguyen Viet Cuong, der Leiter der Studentengruppe, sagte, dass die Gruppenmitglieder das jüngste Aufkommen vieler Betrugswebseiten mit immer ausgefeilteren Methoden bemerkt hätten, während die derzeitigen Lösungen, die auf menschlichem Eingreifen beruhen, nicht ausreichen, um diese zu verhindern.

Deshalb entwickelte die Gruppe aus vier Studenten die Website https://ai.chongluadao.vn/, die die vom Nutzer besuchte Website direkt analysiert und deren Sicherheit bewertet. „Durch den Einsatz von KI und Analysen kann die Gruppe Betrugsmethoden erkennen und die Nutzer informieren, um sie zu sensibilisieren“, erklärte Cường.

Laut Truong Duc Sang, einem Mitglied des Teams, nutzte die Gruppe gängige, auf dem Markt erhältliche KI-Modelle wie ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, Deepseek usw. Nach der Analyse und dem Vergleich der Ergebnisse der Modelle, der Betriebskosten und der Genauigkeitsbewertungen wählte die Gruppe die beste und am besten geeignete Anwendung für das Projekt aus.

Einsatz von KI zum Herausfiltern von Betrugswebseiten - Bild 1.

Eine Gruppe von vier Studenten der Swinburne University Vietnam forscht an einer Anwendung künstlicher Intelligenz, die schädliche Websites innerhalb von Sekunden erkennen und filtern kann. (Foto: DUY PHÚ)

Ein weiteres Mitglied, der Student Nguyen Van Huy Quang, wies darauf hin, dass die derzeit auf dem Markt befindlichen Anwendungen zur Filterung schädlicher und betrügerischer Websites auf bereits vom Anbieter in seiner Datenbank gespeicherte Informationen zurückgreifen und nicht auf Inhalte direkt von der besuchten Website. „KI-Analysen können Nutzern helfen, schädliche Websites zu erkennen und deren Gefährlichkeit in Echtzeit einzuschätzen“, erklärte Quang.

Die Teammitglieder, die diese Anwendung bewerben, können über die Website einfach darauf zugreifen; eine Internetverbindung genügt. Nutzer können die URL einer mutmaßlich betrügerischen Website angeben, die dann von der KI umgehend analysiert und verifiziert wird.

Gemeinschaftsprojekt

Junge Studenten, die sich mit KI und Softwareentwicklung beschäftigen, sind der Ansicht, dass für eine erfolgreiche Projektumsetzung das in der Schule erworbene Wissen nicht ausreicht; am wichtigsten seien Entschlossenheit, Selbstlernfähigkeit und Wissensdurst.

Gruppenmitglied und Student Nguyen Vinh Khang erklärte, dass es sich um ein gemeinschaftsorientiertes Projekt handele. Die Gruppe wolle Informationen an viele Nutzer verbreiten und so das Bewusstsein für die Gefahren gefälschter Webseiten, Malware-Infektionen und Betrugsversuche schärfen. Gleichzeitig hoffe die Gruppe auf die Unterstützung der zuständigen Behörden, um die Verbreitung betrügerischer Webseiten schnellstmöglich zu verhindern.

Duc Sang erläuterte den Implementierungsprozess und erklärte, die größte Herausforderung sei die Verwendung von KI-Modellen gewesen – insbesondere von umfangreichen Sprachmodellen, die erst seit ein bis zwei Jahren existierten. „Bei früheren Projekten und Vorgängerprojekten lag das Problem in der sehr lückenhaften Dokumentation. Das Team musste mühsam recherchieren, experimentieren und viele Versuche unternehmen, und nicht jeder Versuch führte zum gewünschten Ergebnis. Das war sehr zeitaufwendig“, erinnerte sich Duc Sang.

Laut Teamleiter Le Nguyen Viet Cuong war die Datensammlung der schwierigste Teil, da für das Training der KI eine große Menge an Daten benötigt wird, während die Informationen und Daten im Internet nur relativ genau sind.

„Da wir wussten, dass es keine perfekte Datenquelle gab, mussten die Teammitglieder die Daten manuell eingeben und bearbeiten. Nach der Dateneingabe war das Warten auf die Ergebnisse der KI gleichermaßen nervenaufreibend und spannend. Die Verarbeitung großer Datensätze konnte einen ganzen Tag dauern, und auch nach Erhalt der Ergebnisse testeten wir weiter. Manchmal dachten wir, wir hätten es geschafft, doch die Ergebnisse waren wenig genau. Obwohl wir enttäuscht waren, war das gesamte Team fest entschlossen, eine Lösung zu finden“, erzählte Cường.

Genauigkeit bis zu 98 %

Der Cybersicherheitsexperte Ngo Minh Hieu, Leiter des Projekts Chongluadao.vn, berichtete, dass er Ende 2024 während seiner Lehrtätigkeit im Bereich Cybersicherheit an der Swinburne University Vietnam eine Gruppe von Studierenden entdeckte, die sich mit großem Enthusiasmus für die Anwendung von KI einsetzten. Er brachte sie daraufhin zusammen, um ihre lang gehegte Idee zu besprechen. Das von der Studierendengruppe unter Einbeziehung des Wissens und der Erfahrung der Projektmitglieder von Chongluadao.vn entwickelte Tool zum Filtern schädlicher Websites ist fertiggestellt und erreicht eine Genauigkeit von über 98 %.

Der Förderer des Projekts merkte an, dass das Tool hilft, Phishing-Websites sehr früh zu erkennen, noch bevor eine Datenbank erstellt wird. Darüber hinaus verfügt das Tool über eine benutzerfreundliche Oberfläche und lässt sich in die Schnittstellen vieler verschiedener Systeme integrieren.

„Wir hoffen, dass dieses Produkt von Privatpersonen, Unternehmen und großen Konzernen genutzt werden kann. Wir hoffen auch, dass die Studenten der Forschungsgruppe die F2-Generation des Chongluadao.vn-Projekts bilden werden“, erklärte Herr Hieu.

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