Adres i cechy domeny
Adres internetowy, kontekst domeny i dostępne informacje o przekierowaniach.
Argus — sztuczna inteligencja do wykrywania phishingu.
Argus to rozwijana przez Anti Phishing Technologies technologia AI przeznaczona do automatycznej analizy i klasyfikacji zagrożeń phishingowych.
System wykorzystuje modele uczenia maszynowego i wielowarstwową analizę sygnałów, aby oceniać podejrzane witryny również wtedy, gdy nie są one znane tradycyjnym systemom reputacyjnym.
Nasze badania koncentrują się na zwiększaniu skuteczności detekcji, ograniczaniu błędów i rozwijaniu zdolności systemu do rozpoznawania nowych metod oszustw internetowych.
Rozpoznawanie zagrożenia bez wcześniejszego zgłoszenia.
Tradycyjne listy blokad pozwalają identyfikować wcześniej rozpoznane zagrożenia. Argus rozszerza możliwości analizy o ocenę cech podejrzanej witryny, dzięki czemu nie musi polegać wyłącznie na jej dotychczasowej reputacji.
Wiele sygnałów. Jedna ocena ryzyka.
System wykorzystuje dostępne informacje o adresie internetowym, strukturze i zawartości witryny oraz kontekst danych o zagrożeniach. Wyniki analiz są łączone w procesie klasyfikacji, którego zadaniem jest identyfikowanie charakterystycznych oznak phishingu.
Struktura i zawartość witryny
Treść, formularze i elementy strony, które mogą wskazywać na próbę wyłudzenia informacji.
Kontekst i dane o zagrożeniach
Informacje o znanych zagrożeniach i reputacji adresu zestawiane z wynikiem analizy strony.
Wielowarstwowa klasyfikacja
Łączenie wyników analizy z pozostałymi sygnałami w procesie oceny ryzyka.
Zakres dostępnych sygnałów zależy od ścieżki analizy i możliwości odczytu strony.
Architektura zaprojektowana do klasyfikacji.
Rdzeń Argusa V6 wykorzystuje enkoder tekstowy oparty na architekturze Transformer. Przekształca przygotowane reprezentacje adresu i treści strony w wektory, które można połączyć z cechami liczbowymi witryny. Osobna gałąź przetwarza te cechy, a głowica klasyfikująca łączy oba rodzaje informacji i wyznacza wynik modelu.
Jest to architektura klasyfikacyjna, a nie generatywny model językowy prowadzący rozmowę. Wynik modelu stanowi część szerszego procesu, obejmującego przygotowanie danych, kontrolę jakości odczytu oraz pozostałe warstwy detekcji.
APT rozwija architekturę analityczną, dostraja komponenty do zadań detekcji phishingu i integruje je w system ochrony.
Sztuczna inteligencja rozwijana przez badania.
Modele detekcyjne wymagają nieustannej weryfikacji i doskonalenia. Rozwijamy architekturę Argusa, testujemy kolejne rozwiązania i analizujemy przypadki błędnej klasyfikacji, aby poprawiać trafność i niezawodność systemu.
Prace obejmują jakość danych treningowych, rozpoznawanie nowych wariantów ataków oraz ograniczanie fałszywych alarmów. Zmiany modeli przygotowujemy i weryfikujemy w ramach procesu badawczego.
W kierunku coraz bardziej autonomicznej ochrony.
Naszym długoterminowym celem jest rozwijanie technologii zdolnej samodzielnie oceniać zagrożenia z wysoką wiarygodnością, również wtedy, gdy phishing jest trudny do rozpoznania przez człowieka. Pracujemy nad ograniczaniem błędów i właściwą oceną sytuacji, w których dostępne dane nie pozwalają na jednoznaczną klasyfikację.
Wierzymy, że przyszłość skutecznej ochrony wymaga zarówno znajomości istniejących ataków, jak i zdolności do analizowania nowych. Coraz większa samodzielność systemu jest kierunkiem naszych badań.
Technologia w praktyce
Anti Phishing Security dla Windows umożliwia wykorzystanie pełnej ścieżki analitycznej Argus. Sensor współpracuje z rozszerzeniem Anti Phishing Sensor w Chrome lub Edge i w wybranych przypadkach przekazuje odczytaną treść strony do głębszej analizy. Android korzysta z odrębnej, lokalnej ścieżki: blokuje domeny z potwierdzonej bazy zagrożeń.