ВИЯВЛЕННЯ ФІШІНГУ В КАНАЛАХ ЕЛЕКТРОННОЇ КОМУНІКАЦІЇ - Терейковський, Ігор; Терейковська, Людмила (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2026)
Стаття присвячена підвищенню ефективності засобів захисту інформації вітчизняного кіберпростору шляхом автоматизованого виявлення фішингу у текстових повідомленнях каналів електронної комунікації. Показано, що фішинг залишається одним із домінуючих векторів кібератак, зокрема в умовах активного застосування методів соціальної інженерії та психоемоційного впливу, що суттєво ускладнює його своєчасне виявлення традиційними сигнатурними та статистичними методами. Встановлено, що більшість відомих нейромережевих рішень характеризуються високою ресурсоємністю, потребують формування значних обсягів розмічених навчальних даних та є недостатньо адаптованими до специфіки вітчизняного контенту, який характеризується обмеженістю розмічених корпусів, морфологічною варіативністю та чутливістю до контекстних соціально-інженерних впливів. Для подолання зазначених обмежень у статті запропоновано метод виявлення фішингу, який ґрунтується на використанні апробованих діалогових інтелектуальних помічників на базі великих мовних моделей у режимі формалізованої діалогової взаємодії. Метод передбачає автоматизований аналіз текстових повідомлень шляхом подачі стандартизованих запитів, сформованих з урахуванням типових ознак фішингових атак. Запропоновано класифікацію фішингових повідомлень за вектором ознак виявлення. Для кожного виду сформовано цільові предикати запитів, що забезпечують детермінований та інтерпретований аналіз результатів. Розроблений метод передбачає попередню обробку тексту, формування та подачу запитів до діалогових інтелектуальних помічників, агрегацію відповідей та оцінювання наявності фішингу з використанням механізму зваженої лінійної згортки. Проведені експериментальні дослідження засвідчили, що середній показник точності класифікації при застосуванні запропонованого методу становить 97,5%, що відповідає рівню найкращих відомих рішень аналогічного призначення. Водночас реалізація запропонованого методу не потребує ресурсоємного навчання нейромереж, формування великих обсягів розмічених даних і створення спеціалізованого апаратно-програмного забезпечення, що забезпечує оперативність створення ефективної системи виявлення фішингу у вітчизняних каналах електронної комунікації.