Розробка навчальної системи для збору персональних з використанням штучного інтелекту та соціальної інженерії

Abstract

У кваліфікаційній роботі магістра було створено середовище, що дозволяє ефективно імітувати атаку для збору персональних даних з метою підвищення рівня обізнаності користувачів. У першому розділі представлено огляд технологій соціальної інженерії, методів збору даних та сучасних алгоритмів штучного інтелекту, які можуть бути використані в даній сфері. Визначено основні вразливості користувачів та організацій, що експлуатуються атакуючими. У другому розділі розроблено архітектуру навчальної системи, яка включає модулі моделювання атак на основі соціальної інженерії, штучного інтелекту для адаптації сценаріїв навчання. Було проведено аналіз вже готових систем та інструментів У третьому розділі проведено тестування розробленої системи на вибірці користувачів, яке підтвердило її ефективність у виявленні вразливостей у поведінці користувачів та підвищенні їхньої обізнаності про методи протидії атакам. Зроблено висновки щодо подальших напрямів вдосконалення системи для її інтеграції в корпоративне середовище. In the master's qualification work, an environment was created that allows effectively simulating the attack of collecting personal data in order to increase user awareness. The first section presents an overview of social engineering technologies, data collection methods and modern artificial intelligence algorithms that can be used in this area. The main vulnerabilities of users and organizations exploited by attackers were identified. In the second section, the architecture of the training system was developed, which includes modules for modeling attacks based on social engineering, artificial intelligence for adapting training scenarios. An analysis of ready-made systems and tools was conducted In the third section, the developed system was tested on a sample of users, which confirmed its effectiveness in identifying vulnerabilities in user behavior and increasing their awareness of methods for countering attacks. Conclusions were drawn on further areas of system improvement for its integration into the corporate environment.