استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص و مقابله با حملات فیشینگ و سوشیال انجینرینگ

حملات فیشینگ و سوشیال انجینرینگ یکی از پراستفاده ترین روش های نفوذ به داده های کاربران و سازمان ها هستند. این حملات متکی به نقاط ضعف انسانی هستند و بنابراین تشخیص آنها با روش های سنتی دشوار است. هوش مصنوعی (AI)، به ویژه یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL)، فرصت های جدیدی را برای شناسایی الگوهای فیشینگ، تحلیل ایمیل ها، تشخیص وب سایت های جعلی و رفتارهای مشکوک فراهم کرده است. این مقاله به بررسی نقش AI در تشخیص حملات Phishing و Social Engineering می پردازد و چالش ها و راهکارهای موجود در این حوزه را تحلیل می کند. همچنین، مطالعه موردی استفاده از BERT در تشخیص ایمیل های فیشینگی ارائه شده و نتایج عددی این روش ها ارزیابی شده است. طبق گزارش IBM X-Force (2023)، بیش از 80٪ از تمام حملات موفق سایبری از طریق فیشینگ و سوشیال انجینرینگ اتفاق می افتد. این موضوع، ضرورت توسعه روش های هوشمندانه تر برای شناسایی و پیشگیری این نوع حملات را برجسته می کند.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، فیشینگ ، سوشیال انجینرینگ ، امنیت سایبری ، پردازش زبان طبیعی ، یادگیری عمیق