स्विनबर्न विश्वविद्यालय, वियतनाम के चार छात्रों के एक समूह ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) उपकरण का अनुसंधान और परीक्षण सफलतापूर्वक पूरा कर लिया है, जो कुछ ही सेकंड में दुर्भावनापूर्ण और नकली वेबसाइटों की पहचान करने और उन्हें फ़िल्टर करने में सक्षम है।
विचार से कार्य तक
छात्र समूह के नेता ले गुयेन वियत कुओंग ने कहा कि समूह के सदस्यों ने हाल ही में कई तेजी से परिष्कृत फ़िशिंग वेबसाइटों के उभरने पर ध्यान दिया है, जबकि मानवीय कारकों पर आधारित वर्तमान समाधान उन्हें रोकने के लिए पर्याप्त नहीं हैं।
इसलिए, चार छात्रों के एक समूह ने https://ai.chongluadao.vn/ वेबसाइट बनाई, जो उपयोगकर्ताओं द्वारा देखी जा रही वेबसाइट से सीधे विश्लेषण करके उसकी सुरक्षा का आकलन कर सकती है। "एआई और विश्लेषण का उपयोग करके, यह समूह धोखाधड़ी करने के तरीके सीख सकता है और उपयोगकर्ताओं को जानकारी प्रदान करके जागरूकता बढ़ा सकता है," कुओंग ने बताया।
टीम के एक सदस्य ट्रुओंग डुक सांग के अनुसार, टीम ने बाजार में उपलब्ध लोकप्रिय एआई मॉडल जैसे चैटजीपीटी, जेमिनी, क्लाउड, ग्रोक, डीपसीक का उपयोग किया... मॉडल के परिणामों, परिचालन लागत, सटीकता का मूल्यांकन करने और तुलना करने के बाद... टीम ने परियोजना को लागू करने के लिए सबसे अच्छे और सबसे उपयुक्त तकनीकी अनुप्रयोग का चयन किया।
वियतनाम के स्विनबर्न विश्वविद्यालय के चार छात्रों के एक समूह ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता एप्लिकेशन पर शोध किया जो कुछ ही सेकंड में दुर्भावनापूर्ण वेबसाइटों की पहचान और फ़िल्टर कर सकता है। फोटो: DUY PHU
एक अन्य सदस्य, छात्र गुयेन वान हुई क्वांग ने बताया कि बाज़ार में मौजूद मौजूदा दुर्भावनापूर्ण और धोखाधड़ी वाली वेबसाइट फ़िल्टरिंग एप्लिकेशन, प्रदाता द्वारा डेटा वेयरहाउस से पहले से एकत्रित की गई जानकारी का उपयोग करते हैं, न कि उस वेबसाइट की प्रत्यक्ष सामग्री का जिसे उपयोगकर्ता देख रहा है। क्वांग ने बताया, "एआई विश्लेषण का उपयोग उपयोगकर्ताओं को दुर्भावनापूर्ण वेबसाइटों की पहचान करने और वास्तविक समय में यह पहचानने में मदद कर सकता है कि वह वेबसाइट कितनी खतरनाक है।"
इस एप्लिकेशन को विकसित करने वाली टीम के सदस्य आसानी से वेबसाइट तक पहुँच सकते हैं, बस इंटरनेट की ज़रूरत है। उपयोगकर्ता किसी भी संदिग्ध धोखाधड़ी वाली वेबसाइट का URL प्रदान कर सकते हैं, फिर AI तुरंत उसका विश्लेषण और जाँच कर सकता है।
सामुदायिक परियोजनाएँ
एआई और सॉफ्टवेयर का अध्ययन करने वाले युवा छात्रों का मानना है कि परियोजनाओं को सफलतापूर्वक क्रियान्वित करने के लिए स्कूल में सीखा गया ज्ञान ही पर्याप्त नहीं है, बल्कि इससे भी अधिक महत्वपूर्ण है दृढ़ संकल्प, आत्म-शिक्षण और ज्ञान प्राप्ति।
समूह के एक सदस्य, छात्र गुयेन विन्ह खांग ने कहा कि यह एक सामुदायिक परियोजना है, इसलिए समूह को उम्मीद है कि इसे उपयोगकर्ताओं तक व्यापक रूप से पहुँचाया जा सकेगा, जिससे समुदाय को नकली वेबसाइटों, मैलवेयर, धोखाधड़ी और डेटा या संपत्ति के नुकसान के जोखिम के बारे में चेतावनियाँ बढ़ाने में मदद मिलेगी। साथ ही, समूह को यह भी उम्मीद है कि धोखाधड़ी वाली वेबसाइटों को फैलने से पहले ही रोकने के लिए सक्षम अधिकारियों से सहयोग मिलेगा।
कार्यान्वयन प्रक्रिया के बारे में विस्तार से बात करते हुए, डुक सांग ने कहा कि सबसे बड़ी कठिनाई यह थी कि इस परियोजना में एआई मॉडल, बड़े भाषा मॉडल, का इस्तेमाल किया गया था जो केवल 1-2 साल पहले ही अस्तित्व में आए थे। डुक सांग ने याद करते हुए कहा, "पिछली परियोजनाओं और पूर्ववर्ती परियोजनाओं में, बाधा यह थी कि दस्तावेज़ीकरण बहुत सीमित था। टीम को कई बार खोजबीन, सीखना और प्रयोग करना पड़ा और हमेशा अपेक्षित परिणाम नहीं मिले, इसलिए इसमें काफी समय लगा।"
टीम लीडर ले गुयेन वियत कुओंग के लिए सबसे कठिन हिस्सा डेटा प्राप्त करना है, क्योंकि एआई को प्रशिक्षित करने के लिए बहुत सारे डेटा की आवश्यकता होती है, जबकि इंटरनेट पर सूचना और डेटा केवल सापेक्ष स्तर पर होते हैं।
"क्योंकि हम जानते हैं कि कोई भी डेटा स्रोत परिपूर्ण नहीं होता, इसलिए सदस्यों को मैन्युअल रूप से डेटा दर्ज और संपादित करना पड़ता है। डेटा दर्ज करने के बाद, एआई द्वारा परिणाम लौटाने की प्रतीक्षा करना भी घबराहट और उत्साह दोनों का समय होता है। बड़े डेटा को चलने में पूरा दिन लग सकता है, परिणाम आने के बाद, हम परीक्षण जारी रखते हैं। कई बार ऐसा भी हुआ जब हमें लगा कि हम सफल हो गए हैं लेकिन परिणाम सटीक नहीं थे। निराश होने के बावजूद, पूरी टीम कोई रास्ता निकालने के लिए दृढ़ थी," कुओंग ने कहा।
98% तक सटीकता
चोंगलुदाओ.वीएन परियोजना के निदेशक, साइबर सुरक्षा विशेषज्ञ न्गो मिन्ह हियू ने बताया कि 2024 के अंत में, स्विनबर्न विश्वविद्यालय, वियतनाम में साइबर सुरक्षा पढ़ाते समय, उन्हें छात्रों का एक समूह मिला जो एआई अनुप्रयोगों के बारे में जानने के लिए उत्साही और तत्पर थे, इसलिए वे अपने विचारों पर चर्चा करने के लिए एकत्रित हुए। चोंगलुदाओ.वीएन परियोजना के सदस्यों के ज्ञान और अनुभव से छात्रों के समूह द्वारा बनाया गया दुर्भावनापूर्ण वेबसाइट फ़िल्टरिंग टूल 98% से अधिक की सटीकता के साथ पूरा हुआ।
परियोजना के "प्रायोजक" ने टिप्पणी की कि यह उपकरण धोखाधड़ी वाली वेबसाइटों का बहुत पहले, डेटाबेस बनने से भी पहले, पता लगाने में मदद करता है। इसके अलावा, इस उपकरण का इंटरफ़ेस बहुत ही अनुकूल है, जिसे कई पक्षों के इंटरफ़ेस में एकीकृत किया जा सकता है।
"हमें उम्मीद है कि इस उत्पाद का उपयोग लोगों, व्यवसायों और बड़े निगमों द्वारा किया जा सकेगा। हमें यह भी उम्मीद है कि शोध समूह के छात्र चोंगलुदाओ.वीएन परियोजना की F2 पीढ़ी बनेंगे" - श्री हियू ने व्यक्त किया।
स्रोत: https://nld.com.vn/ung-dung-ai-de-loc-website-lua-dao-196250422215400349.htm






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