Toepassing van AI om frauduleuze websites te filteren

De leden van het projectteam zagen dit als een waardevolle kans om te leren, kennis en ervaring op te doen en een bijdrage te leveren aan de gemeenschap.

Een groep van vier studenten van de Swinburne University in Vietnam heeft met succes een onderzoek en test afgerond van een tool voor kunstmatige intelligentie (AI) die binnen enkele seconden kwaadaardige en nepwebsites kan identificeren en filteren.

Van idee tot actie

Le Nguyen Viet Cuong, leider van de studentengroep, zei dat groepsleden de laatste tijd steeds meer geavanceerde phishingwebsites hebben opgemerkt en dat de huidige oplossingen, gebaseerd op menselijke factoren, niet voldoende zijn om deze te voorkomen.

Daarom creëerde een groep van vier studenten de website https://ai.chongluadao.vn/, die direct vanaf de website analyses kan uitvoeren om de veiligheid van gebruikers te beoordelen. "Door AI en analyse toe te passen, kan de groep leren hoe ze kunnen oplichten en gebruikers informatie kunnen verstrekken om hun bewustzijn te vergroten", aldus Cuong.

Volgens Truong Duc Sang, een lid van het team, maakte het team gebruik van populaire AI-modellen die op de markt verkrijgbaar zijn, zoals ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, Deepseek... Nadat ze de resultaten van de modellen, de bedrijfskosten en de nauwkeurigheid hadden geanalyseerd en vergeleken, selecteerde het team de beste en meest geschikte technische toepassing om het project te implementeren.

Een groep van vier studenten aan de Swinburne University in Vietnam deed onderzoek naar een toepassing voor kunstmatige intelligentie die binnen enkele seconden schadelijke websites kan identificeren en filteren. Foto: DUY PHU

Een ander lid, student Nguyen Van Huy Quang, wees erop dat de huidige kwaadaardige en frauduleuze websitefiltertoepassingen op de markt gebruikmaken van informatie die de aanbieder al uit het datawarehouse heeft verzameld, en niet van de directe inhoud van de website die de gebruiker bekijkt. "AI-analyse kan gebruikers helpen kwaadaardige websites te identificeren en in realtime te herkennen hoe gevaarlijk die website is", legde Quang uit.

Leden van het team dat deze applicatie introduceert, hebben eenvoudig toegang tot de website. Ze hebben alleen internet nodig. Gebruikers kunnen de URL opgeven van een website waarvan ze vermoeden dat deze frauduleus is, waarna AI deze direct kan analyseren en controleren.

Gemeenschapsprojecten

Jongeren die AI en software studeren, zijn ervan overtuigd dat de kennis die ze op school hebben geleerd niet voldoende is om projecten succesvol uit te voeren. Belangrijker nog, ze zijn vastberaden, zelfstandig leren en het zoeken naar kennis.

Een lid van de groep, student Nguyen Vinh Khang, gaf aan dat dit een communityproject is en dat de groep hoopt het breed te kunnen verspreiden onder gebruikers. Zo wordt de gemeenschap beter gewaarschuwd voor het risico op nepwebsites, malware, oplichting en verlies van gegevens of activa. Tegelijkertijd hoopt de groep ook steun te krijgen van de bevoegde autoriteiten om frauduleuze websites snel te bestrijden voordat ze zich verspreiden.

Duc Sang sprak meer over het implementatieproces en zei dat de grootste moeilijkheid was dat het project gebruikmaakte van AI-modellen, grote taalmodellen die pas 1-2 jaar bestonden. "Bij eerdere projecten en voorgangers was de belemmering dat de documentatie zeer beperkt was. Het team moest vele malen experimenteren, leren en experimenteren en behaalde niet altijd de verwachte resultaten, dus het was behoorlijk tijdrovend", herinnert Duc Sang zich.

Voor teamleider Le Nguyen Viet Cuong is het verkrijgen van data het moeilijkst. Er is namelijk heel veel data nodig om AI te trainen, terwijl informatie en data op internet slechts op een relatief niveau te vinden zijn.

Omdat we weten dat geen enkele gegevensbron perfect is, moeten de leden handmatig gegevens invoeren en bewerken. Na het invoeren van de gegevens is het wachten op de AI-resultaten ook een periode van zowel nervositeit als opwinding. Het verwerken van grote hoeveelheden data kan een hele dag duren, en nadat de resultaten bekend zijn, gaan we door met testen. Er waren momenten waarop we dachten dat we geslaagd waren, maar de resultaten niet accuraat waren. Hoewel teleurgesteld, was het hele team vastbesloten om een ​​oplossing te vinden," aldus Cuong.

Nauwkeurigheid tot 98%

Cybersecurity-expert Ngo Minh Hieu, directeur van het Chongluadao.vn-project, zei dat hij eind 2024, tijdens zijn les over cybersecurity aan de Swinburne University in Vietnam, een groep studenten tegenkwam die enthousiast waren en snel leerden over AI-toepassingen. Ze kwamen daarom bijeen om hun ideeën te bespreken. De tool voor het filteren van schadelijke websites, ontwikkeld door de groep studenten met de kennis en ervaring van de leden van het Chongluadao.vn-project, werd voltooid met een nauwkeurigheid van meer dan 98%.

De "sponsor" van het project gaf aan dat deze tool helpt om frauduleuze websites al in een vroeg stadium te detecteren, zelfs voordat de database is aangemaakt. Bovendien heeft deze tool een gebruiksvriendelijke interface die in de interface van veel partijen kan worden geïntegreerd.

"We hopen dat dit product gebruikt kan worden door mensen, bedrijven en grote ondernemingen. We hopen ook dat de studenten in de onderzoeksgroep de F2-generatie van het Chongluadao.vn-project zullen worden", aldus de heer Hieu.

Bron: https://nld.com.vn/ung-dung-ai-de-loc-website-lua-dao-196250422215400349.htm