Alat pengesanan tapak web pancingan data berasaskan AI yang dibangunkan oleh sekumpulan pelajar dari Universiti Swinburne Vietnam, di bawah bimbingan pakar keselamatan siber Ngo Minh Hieu (Hieu PC, pengasas bersama Projek Pencegahan Penipuan Siber Vietnam), telah memenangi hadiah ketiga di Vietnam Talent Awards. Aplikasi ini mempunyai keupayaan untuk menganalisis secara mendalam struktur dan tingkah laku tapak web untuk mengesan tanda-tanda penipuan dalam masa nyata, memberikan hasil pantas dalam masa kurang daripada 30 saat dengan ketepatan sehingga 98%.

Keputusan pantas di bawah 30 saat dengan ketepatan sehingga 98%.
Menurut wakil kumpulan itu, pengguna boleh menyemak tahap keselamatan mana-mana tapak web dengan mudah hanya dengan menampal pautan ke dalam sistem di https://ai.chongluadao.vn. Aplikasi ini berfungsi sepenuhnya dalam talian, tiada pemasangan diperlukan, hanya masukkan pautan (URL) yang disyaki penipuan, sistem kecerdasan buatan akan menjalankan analisis masa nyata dan mengembalikan hasil dalam beberapa saat sahaja.

Alat ini menggunakan AI generasi akan datang (model bahasa besar – LLM) untuk menilai secara menyeluruh banyak elemen tapak web seperti pautan, kandungan, antara muka, kod sumber dan tingkah laku interaktif, dengan itu memberikan skor risiko pada skala 10 dengan penjelasan terperinci, dengan ketepatan lebih daripada 98%.
Ia bukan sahaja berhenti pada pemarkahan, sistem ini juga menyusun laporan daripada organisasi keselamatan siber terkemuka dan memaparkan rakaman video secara langsung antara muka halaman, membantu pengguna memerhati secara visual tanpa perlu mengaksesnya sendiri, mengelakkan risiko jangkitan perisian hasad.
Terutamanya, platform ini sedang dikembangkan dengan ciri pengimbasan perisian hasad PHP untuk tapak WordPress di https://wpcheck.chongluadao.vn, membantu mengesan dan menghalang kod berniat jahat awal daripada dimasukkan ke dalam sistem.
Berbanding dengan alat tradisional yang bergantung semata-mata pada senarai hitam atau ciri domain, penyelesaian AI ini tidak hanya menyimpulkan sama ada tapak itu "selamat" atau "berbahaya" tetapi juga menerangkan dengan jelas sebabnya, menyediakan bukti dan laporan berbilang sumber untuk membawa perspektif yang paling komprehensif, telus dan mudah difahami kepada pengguna Internet.
Perkara yang mengagumkan ialah aplikasi ini mempunyai keupayaan untuk menganalisis secara mendalam struktur dan tingkah laku tapak web untuk mengesan tanda-tanda penipuan dalam masa nyata, memberikan hasil pantas di bawah 30 saat dengan ketepatan sehingga 98%.
“Digital Shield” mengenal pasti tapak web palsu
Jenayah siber di Vietnam berkembang pada kadar yang membimbangkan, menyebabkan kerugian berpuluh-puluh ribu bilion VND setiap tahun. Menurut Laporan Keselamatan Siber Nasional 2024, secara purata, satu daripada setiap 220 pengguna telefon pintar menjadi mangsa penipuan dalam talian, dengan anggaran kerugian sehingga 18,900 bilion VND (bersamaan dengan 740 juta USD).
Di Ho Chi Minh City sahaja, dalam tempoh 9 bulan pertama 2024, Polis Bandaraya menerima 461 kes penipuan dalam talian, dengan jumlah wang yang dicuri kira-kira 982 bilion VND.
Menurut pakar, jenayah siber menjadi semakin canggih, sentiasa mengubah bentuk penipuannya daripada menyamar sebagai bank dan agensi kerajaan kepada mengawal akaun rangkaian sosial. Lebih membimbangkan, kanak-kanak dan remaja telah menjadi kumpulan yang paling terdedah dalam era digital.
Inilah sebab mengapa pasukan Anti-Penipuan yang diketuai oleh pakar keselamatan siber Ngo Minh Hieu (Hieu PC) telah membangunkan alat untuk mengenal pasti tapak web penipuan menggunakan kecerdasan buatan (AI), yang mampu membuat analisis mendalam dan mengesan tanda-tanda penipuan dalam masa nyata.
Ini adalah salah satu alat pertama di Vietnam untuk membantu mengenal pasti tapak web penipuan dalam masa nyata sepenuhnya secara automatik menggunakan kecerdasan buatan, menyepadukan model bahasa besar yang diperhalusi dan model pemikiran.
"Alat AI untuk mengenal pasti tapak web penipuan dibangunkan dengan matlamat menyediakan "perisai digital" untuk membantu orang ramai menyemak dan mengenal pasti tapak web palsu lebih awal, menyumbang kepada melindungi keselamatan maklumat peribadi dan kepercayaan digital orang Vietnam," kata kumpulan itu.
Menurut pakar Ngo Minh Hieu, kumpulan itu termasuk ramai pelajar universiti tahun tiga yang telah mengambil peranan teknikal utama. Sistem ini dibangunkan dalam masa 4 bulan (dari Januari hingga April 2025), beroperasi berdasarkan rangkaian perisikan keselamatan siber, membolehkan pengimbasan awal dan pengesanan tapak web yang mencurigakan sebelum ia membahayakan pengguna.
Sejurus selepas pelancarannya, alat itu menarik lebih daripada 1,000 analisis setiap hari, dan dalam masa kurang daripada 4 bulan, jumlah itu melebihi 68,000. Setiap analisis adalah pengguna yang dibantu dalam melindungi maklumat dan aset dalam talian.
Alat ini juga telah diperluaskan dengan ciri pengimbasan malware PHP untuk laman web WordPress, yang telah berjaya diuji dalam sistem Vietnix dengan lebih daripada 100,000 pelanggan. Dengan antara muka yang ringkas dan mudah digunakan, platform ai.chongluadao.vn membantu sesiapa sahaja daripada pengguna biasa kepada perniagaan untuk menyemak, menganalisis dan mengesan risiko dalam beberapa saat sahaja.
"Maklum balas positif daripada pengguna adalah motivasi terbesar bagi kami untuk terus menambah baik alat itu," pakar Ngo Minh Hieu berkongsi, sambil menambah bahawa matlamat kumpulan itu adalah untuk membina ruang siber yang lebih selamat dan lebih telus untuk semua rakyat Vietnam.
Walau bagaimanapun, pakar keselamatan siber mengesyorkan pengguna masih perlu berwaspada apabila mengakses tapak web, terutamanya yang memerlukan maklumat peribadi, akaun bank atau kod OTP. Walaupun kecerdasan buatan boleh menyokong analisis dengan ketepatan yang tinggi, kesedaran risiko dan kemahiran perlindungan diri masih merupakan "perisai" pertama dan paling penting terhadap penipuan dalam talian.
Sumber: https://khoahocdoisong.vn/ai-viet-phat-hien-website-lua-dao-chi-sau-30-giay-chinh-xac-98-post2149064631.html






Komen (0)