Eine Gruppe von vier Studenten der Swinburne University Vietnam hat die Forschung und Erprobung eines Tools für künstliche Intelligenz (KI) erfolgreich abgeschlossen, das in der Lage ist, bösartige und gefälschte Websites in nur wenigen Sekunden zu identifizieren und zu filtern.
Von der Idee zur Tat
Le Nguyen Viet Cuong, der Leiter der Studentengruppe, sagte, dass den Gruppenmitgliedern in letzter Zeit das Aufkommen vieler immer ausgefeilterer Phishing-Websites aufgefallen sei, während die aktuellen Lösungen, die auf menschlichen Faktoren basieren, nicht ausreichen, um sie zu verhindern.
Aus diesem Grund hat eine Gruppe von vier Studenten die Website https://ai.chongluadao.vn/ erstellt, die direkt von der Website, die die Benutzer aufrufen, Analysen durchführen kann, um die Sicherheit zu bewerten. „Durch den Einsatz von KI und Analyse kann die Gruppe herausfinden, wie man betrügt, und den Benutzern Informationen bereitstellen, um sie zu sensibilisieren“, erklärte Cuong.
Laut Truong Duc Sang, einem Mitglied des Teams, verwendete das Team beliebte, auf dem Markt erhältliche KI-Modelle wie ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, Deepseek usw. Nach der Analyse und dem Vergleich der Ergebnisse der Modelle, der Betriebskosten und der Bewertung der Genauigkeit usw. wählte das Team die beste und am besten geeignete technische Anwendung zur Umsetzung des Projekts aus.
Eine Gruppe von vier Studierenden der Swinburne University Vietnam erforschte eine Anwendung künstlicher Intelligenz, die bösartige Websites in nur wenigen Sekunden identifizieren und filtern kann. Foto: DUY PHU
Ein weiteres Mitglied, Student Nguyen Van Huy Quang, wies darauf hin, dass die heute auf dem Markt erhältlichen Anwendungen zum Filtern bösartiger und betrügerischer Websites Informationen verwenden, die der Anbieter bereits aus dem Data Warehouse gesammelt hat, und nicht den direkten Inhalt der Website, die der Benutzer gerade ansieht. „Der Einsatz von KI-Analysen kann Benutzern helfen, bösartige Websites zu identifizieren und deren Gefährlichkeit in Echtzeit zu erkennen“, erklärte Quang.
Die Mitglieder des Teams, das diese Anwendung einführt, können problemlos auf die Website zugreifen und benötigen lediglich eine Internetverbindung. Benutzer können die URL einer Website angeben, die im Verdacht steht, betrügerisch zu sein. Anschließend kann die KI sie sofort analysieren und überprüfen.
Gemeinschaftsprojekte
Junge Studierende, die sich mit KI und Software beschäftigen, sind überzeugt, dass für die erfolgreiche Umsetzung von Projekten das in der Schule erworbene Wissen nicht ausreicht, sondern dass Entschlossenheit, Selbstlernen und Wissensdurst unerlässlich sind.
Ein Mitglied der Gruppe, der Student Nguyen Vinh Khang, erklärte, dass es sich um ein Gemeinschaftsprojekt handele. Die Gruppe hoffe daher, es weitreichend unter den Nutzern verbreiten zu können, um die Community stärker vor dem Risiko zu warnen, auf gefälschte Websites und Malware zu stoßen, betrogen zu werden und Daten oder Vermögenswerte zu verlieren. Gleichzeitig hoffe die Gruppe auf Unterstützung durch die zuständigen Behörden, um betrügerische Websites frühzeitig zu verhindern, bevor sie sich verbreiten.
Im Hinblick auf den Implementierungsprozess sagte Duc Sang, die größte Schwierigkeit liege darin, dass das Projekt KI-Modelle verwendete, große Sprachmodelle, die erst seit ein bis zwei Jahren existierten. „Bei früheren Projekten und Vorgängern bestand das Hindernis darin, dass die Dokumentation sehr begrenzt war. Das Team musste viele Male forschen, lernen und experimentieren und erzielte nicht immer die erwarteten Ergebnisse, was sehr zeitaufwändig war“, erinnert sich Duc Sang.
Für Teamleiter Le Nguyen Viet Cuong ist die Datenbeschaffung der schwierigste Teil, da für das Training der KI viele Daten benötigt werden, während Informationen und Daten im Internet nur auf einem relativen Niveau verfügbar sind.
„Da wir wissen, dass keine Datenquelle perfekt ist, müssen die Mitglieder die Daten manuell eingeben und bearbeiten. Nach der Dateneingabe ist das Warten auf die Ergebnisse der KI eine Zeit der Nervosität und Aufregung. Die Verarbeitung großer Datenmengen kann den ganzen Tag dauern. Nachdem die Ergebnisse vorliegen, testen wir weiter. Es gab Zeiten, in denen wir dachten, wir hätten es geschafft, aber die Ergebnisse waren nicht genau. Obwohl wir enttäuscht waren, war das gesamte Team entschlossen, einen Weg zu finden“, sagte Cuong.
Genauigkeit bis zu 98 %
Der Cybersicherheitsexperte Ngo Minh Hieu, Leiter des Chongluadao.vn-Projekts, sagte, er habe Ende 2024 während seiner Lehrtätigkeit zum Thema Cybersicherheit an der Swinburne University Vietnam eine Gruppe von Studierenden entdeckt, die sich begeistert und schnell mit KI-Anwendungen auseinandersetzten. Daraufhin trafen sie sich, um ihre Ideen zu diskutieren. Das von der Studierendengruppe mit dem Wissen und der Erfahrung der Mitglieder des Chongluadao.vn-Projekts entwickelte Tool zum Filtern bösartiger Websites wurde mit einer Genauigkeit von über 98 % fertiggestellt.
Der Projektsponsor erklärte, dass dieses Tool dabei hilft, betrügerische Websites bereits sehr früh zu erkennen, noch bevor die Datenbank erstellt wird. Darüber hinaus verfügt das Tool über eine benutzerfreundliche Oberfläche, die sich in die Benutzeroberfläche vieler Anbieter integrieren lässt.
„Wir hoffen, dass dieses Produkt von Menschen, Unternehmen und großen Konzernen genutzt werden kann. Wir hoffen auch, dass die Studenten der Forschungsgruppe die F2-Generation des Chongluadao.vn-Projekts werden“, äußerte Herr Hieu.
Quelle: https://nld.com.vn/ung-dung-ai-de-loc-website-lua-dao-196250422215400349.htm
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