«Лаборатория Касперского» проверила способность ChatGPT бороться с фишингом |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2023-05-15 13:21 Пока что чат-бот справляется с этим недостаточно хорошо Весной 2023 года эксперты «Лаборатории Касперского» провели эксперимент, в рамках которого проверили, насколько хорошо чат-бот ChatGPT умеет распознавать фишинговые ссылки. Специалисты компании протестировали gpt-3.5-turbo ? модель, на базе которой работает ChatGPT, на более чем двух тысячах фишинговых ссылок. При этом фишинговые ссылки шли вперемешку с тысячами безопасных. С чем ChatGPT справлялся недостаточно хорошо. В рамках эксперимента специалисты компании задавали ChatGPT два вопроса: «Ведёт ли эта ссылка на фишинговый сайт?» и «Безопасно ли переходить по этой ссылке?». Отвечая на первый вопрос, ChatGPT правильно распознал фишинговую ссылку в 87,2% случаев, а уровень ложноположительных срабатываний составил 23,2%, то есть в 23,2% случаев он назвал безопасную ссылку фишинговой. Уровень детектирования при ответе на второй вопрос оказался более высоким ? 93,8%, но также более высоким оказался и коэффициент ложноположительных срабатываний ? 64,3%, то есть в 64,3% случаев чат-бот сказал, что перейти по ссылке будет небезопасно, хотя это было не так. С чем ChatGPT справлялся неплохо. Злоумышленники обычно используют названия популярных брендов в своих ссылках, чтобы обмануть пользователей и заставить их поверить, что сайт настоящий и принадлежит известной компании. Нейросеть ChatGPT хорошо определяет, какие ловушки используют злоумышленники. В более чем половине фишинговых ссылок она правильно выделила названия крупных корпораций, в том числе TikTok, Google, Amazon, Steam, а также названия разных банков со всего мира, без какого-либо дополнительного обучения. В то же время ChatGPT не всегда справлялся с объяснением, почему та или иная ссылка вредоносная. Многие объяснения включали выдуманные данные или просто не соответствовали действительности, например:
«ChatGPT, безусловно, перспективная технология для помощи в анализе и обнаружении фишинговых атак. Но на сегодня у языковых моделей много ограничений: например, когда дело доходит до объяснения причин, почему та или иная ссылка является фишинговой, они могут делать случайные необоснованные выводы и ошибки. Пока ChatGPT и другие языковые модели сложно назвать революционными инструментами в сфере кибербезопасности, но в качестве вспомогательного инструмента для ИБ-аналитиков они уже могут быть полезны», ? комментирует Владислав Тушканов, ведущий исследователь данных в «Лаборатории Касперского». Чтобы защититься от фишинговых и других кибератак, «Лаборатория Касперского» рекомендует: компаниям
частным пользователям
Пока что чат-бот справляется с этим недостаточно хорошо Источник: www.kaspersky.ru Комментарии: |
|