SUN’IY INTELLEKT ASOSIDA FISHING VA ZARARLI DASTURLARNI ERTA ANIQLASH UCHUN NEYRON TARMOQLARNI QO‘LLASH
Аннотация
Растущая проблема фишинга и вредоносных атак подчеркивает острую необходимость в интеллектуальных механизмах раннего обнаружения. В данной статье рассматривается применение искусственного интеллекта (ИИ), в частности нейронных сетей, для выявления фишинговых сообщений, вредоносных файлов и подозрительного сетевого трафика. Исследование посвящено эффективности сверточных (CNN) и рекуррентных (RNN, LSTM) нейронных сетей. Результаты показывают, что системы на основе ИИ могут достигать точности более 95% при раннем обнаружении угроз.
Скачивания
Ключевые слова:
Аннотация
Растущая проблема фишинга и вредоносных атак подчеркивает острую необходимость в интеллектуальных механизмах раннего обнаружения. В данной статье рассматривается применение искусственного интеллекта (ИИ), в частности нейронных сетей, для выявления фишинговых сообщений, вредоносных файлов и подозрительного сетевого трафика. Исследование посвящено эффективности сверточных (CNN) и рекуррентных (RNN, LSTM) нейронных сетей. Результаты показывают, что системы на основе ИИ могут достигать точности более 95% при раннем обнаружении угроз.
Библиографические ссылки
Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. MIT Press, 2016.
Sahu R., Jena S.K. AI-Based Phishing Detection Techniques: A Review. Journal of Information Security, 2021.
Zhang J. et al. CNN-LSTM Hybrid Models for Malware Detection, IEEE Access, 2022.
O‘zbekiston Respublikasi Axborot texnologiyalari va kommunikatsiyalarini rivojlantirish vazirligi. Kiberxavfsizlik konsepsiyasi, 2023.
Alshamrani A. AI-Driven Cybersecurity: Challenges and Trends, Computers & Security, 2024.
