Sahte web sitelerini filtrelemek için yapay zekanın uygulanması

Vietnam'daki Swinburne Üniversitesi'nden dört kişilik bir öğrenci grubu, yalnızca birkaç saniye içinde kötü amaçlı ve sahte web sitelerini tespit edip filtreleyebilen bir yapay zeka (YZ) aracının araştırma ve testini başarıyla tamamladı.

Fikirden eyleme

Öğrenci grubu lideri Le Nguyen Viet Cuong, grup üyelerinin son zamanlarda giderek daha karmaşık hale gelen birçok kimlik avı web sitesinin ortaya çıktığını fark ettiğini, ancak insan faktörüne dayalı mevcut çözümlerin bunları engellemede yeterli olmadığını söyledi.

Bu nedenle, 4 öğrenciden oluşan bir grup, kullanıcıların görüntülediği web sitesinden doğrudan analiz yaparak güvenliği değerlendirebilen https://ai.chongluadao.vn/ web sitesini oluşturdu. Cuong, "Yapay zeka ve analiz kullanarak, grup nasıl dolandırıcılık yapılacağını öğrenebilir ve kullanıcıları bilinçlendirmek için onlara bilgi sağlayabilir" dedi.

Ekip üyelerinden Truong Duc Sang, ekibin ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, Deepseek gibi piyasada bulunan popüler yapay zeka modellerini kullandığını söyledi. Modellerin sonuçlarını analiz edip karşılaştırdıktan, işletme maliyetlerini, doğruluğu değerlendirdikten sonra ekip, projeyi hayata geçirmek için en iyi ve en uygun teknik uygulamayı seçti.

Sahte web sitelerini filtrelemek için yapay zeka kullanımı - Fotoğraf 1.

Swinburne Üniversitesi Vietnam'daki dört öğrenciden oluşan bir grup, kötü amaçlı web sitelerini yalnızca birkaç saniye içinde tespit edip filtreleyebilen bir yapay zeka uygulamasını araştırdı. Fotoğraf: DUY PHU

Bir diğer üye, öğrenci Nguyen Van Huy Quang, piyasadaki kötü amaçlı ve sahte web sitesi filtreleme uygulamalarının, kullanıcının görüntülediği web sitesinin doğrudan içeriğini değil, sağlayıcının veri ambarından topladığı bilgileri kullandığını belirtti. Quang, "Yapay zeka analizi kullanmak, kullanıcıların kötü amaçlı web sitelerini tespit etmelerine ve bu web sitesinin gerçek zamanlı olarak ne kadar tehlikeli olduğunu anlamalarına yardımcı olabilir," diye açıkladı.

Bu uygulamayı tanıtan ekip üyeleri, web sitesine kolayca erişebilirler; bunun için sadece internete ihtiyaçları vardır. Kullanıcılar, dolandırıcı olduğundan şüphelendikleri bir web sitesinin URL'sini verebilir, ardından yapay zeka anında analiz edip kontrol edebilir.

Topluluk projeleri

Yapay zeka ve yazılım alanında eğitim gören genç öğrenciler, projeleri başarıyla hayata geçirmek için okulda öğrenilen bilgilerin yeterli olmadığına, daha da önemlisi kararlılığın, öz öğrenmenin ve bilgi arayışının şart olduğuna inanıyor.

Grup üyelerinden öğrenci Nguyen Vinh Khang, bunun bir topluluk projesi olduğunu ve bu nedenle grubun bunu kullanıcılara yaygın bir şekilde yaymayı umduğunu, böylece sahte web siteleri, kötü amaçlı yazılımlar, dolandırıcılık ve veri veya varlık kaybı riskleri konusunda topluluğun daha fazla uyarılmasına yardımcı olmayı umduğunu belirtti. Aynı zamanda grup, dolandırıcılık amaçlı web sitelerinin yayılmadan önce derhal engellenmesi için yetkili makamlardan destek almayı da umuyor.

Uygulama sürecinden daha detaylı bahseden Duc Sang, en büyük zorluğun projenin yalnızca 1-2 yıldır var olan büyük dil modelleri olan yapay zeka modellerini kullanması olduğunu söyledi. "Önceki projelerde ve önceki projelerde, engel dokümantasyonun çok sınırlı olmasıydı. Ekip defalarca araştırma yapmak, öğrenmek ve denemek zorunda kaldı ve her zaman beklenen sonuçlara ulaşamadı, bu yüzden oldukça zaman alıcıydı" diye hatırlıyor Duc Sang.

Ekip lideri Le Nguyen Viet Cuong için en zor kısım veriye ulaşmak, çünkü yapay zekayı eğitmek için çok fazla veriye ihtiyaç var, internetteki bilgi ve veriler ise yalnızca göreceli düzeyde.

"Hiçbir veri kaynağının mükemmel olmadığını bildiğimiz için üyelerin verileri manuel olarak girip düzenlemesi gerekiyor. Verileri girdikten sonra, yapay zekanın sonuçları döndürmesini beklemek de hem gerginlik hem de heyecan verici bir süreç. Büyük verilerin işlenmesi tüm gün sürebiliyor, sonuçlar çıktıktan sonra da testlere devam ediyoruz. Başarılı olduğumuzu düşündüğümüz ancak sonuçların doğru olmadığı zamanlar oldu. Hayal kırıklığına uğramış olsak da, tüm ekip bir yol bulmaya kararlıydı," dedi Cuong.

%98'e varan doğruluk

Chongluadao.vn projesinin direktörü, siber güvenlik uzmanı Ngo Minh Hieu, 2024 yılı sonunda Vietnam'daki Swinburne Üniversitesi'nde siber güvenlik dersi verirken, yapay zeka uygulamaları hakkında hevesli ve hızlı öğrenen bir grup öğrenciyle karşılaştığını ve fikirlerini tartışmak üzere bir araya geldiklerini söyledi. Chongluadao.vn projesi üyelerinin bilgi ve deneyiminden yararlanan bir grup öğrenci tarafından geliştirilen kötü amaçlı web sitesi filtreleme aracı, %98'in üzerinde bir doğruluk oranıyla tamamlandı.

Projenin "sponsoru", bu aracın dolandırıcılık amaçlı web sitelerini veritabanı oluşturulmadan çok önce tespit etmeye yardımcı olduğunu belirtti. Ayrıca, bu araç birçok tarafın arayüzüne entegre edilebilen kullanıcı dostu bir arayüze sahip.

"Bu ürünün insanlar, işletmeler ve büyük şirketler tarafından kullanılabileceğini umuyoruz. Ayrıca araştırma grubundaki öğrencilerin Chongluadao.vn projesinin F2 nesli olmasını umuyoruz" - diye belirtti Bay Hieu.

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