Gli attacchi di phishing sono diventati sempre più sofisticati, rendendo essenziale per i ricercatori stare al passo con i tempi e ideare metodi innovativi per combattere questa minaccia. Il team dell’UH, guidato dal Dr. Muhammad Shahzad, sta impiegando tecniche di apprendimento automatico e di elaborazione del linguaggio naturale per analizzare vaste quantità di dati, migliorando l’accuratezza e l’efficienza dei sistemi di rilevamento del phishing.
"Gli attacchi di phishing sfruttano le vulnerabilità umane, rendendo fondamentale per noi sviluppare sistemi intelligenti in grado di individuare anche minuscole anomalie all'interno di e-mail e siti Web", spiega il dottor Shahzad, professore assistente di informatica presso la UH. "La nostra ricerca si concentra sullo sfruttamento degli algoritmi di apprendimento automatico per identificare i modelli sottili e le sfumature linguistiche che distinguono i messaggi di phishing da quelli legittimi, consentendo così migliori capacità di rilevamento."
Un aspetto chiave della loro ricerca riguarda lo sviluppo di nuove funzionalità in grado di catturare le sfumature delle e-mail di phishing. Queste caratteristiche includono fattori come la presenza di URL sospetti, indirizzi di mittenti insoliti e modelli linguistici specifici che i phisher spesso utilizzano per ingannare le vittime.
"Stiamo esplorando modi per estrarre e analizzare queste funzionalità in tempo reale, consentendo al nostro sistema di classificare rapidamente le e-mail in arrivo e segnalare potenziali minacce", afferma il Dr. Shahzad. "Questa capacità di rilevamento precoce è fondamentale per evitare che le persone cadano vittime di truffe di phishing e per salvaguardare le loro informazioni sensibili."
Oltre all’apprendimento automatico, il team dell’UH sta incorporando tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per decifrare il contenuto testuale delle e-mail e dei siti Web di phishing. Comprendendo il significato semantico e l'intento dietro il linguaggio utilizzato, il loro sistema può distinguere meglio tra messaggi legittimi e dannosi.
"Gli attacchi di phishing spesso si basano su un linguaggio persuasivo e sull'urgenza per manipolare le persone e spingerle a divulgare i propri dati personali. I nostri modelli di elaborazione del linguaggio naturale ci consentono di analizzare e comprendere l'intento sottostante del testo, rafforzando così la nostra capacità di rilevare i tentativi di phishing", spiega il Dr. Shahzad.
Gli sforzi del team di ricerca si concentrano sullo sviluppo di un sistema di rilevamento del phishing robusto e scalabile che possa essere facilmente implementato in vari contesti. Immaginano il loro sistema come una componente vitale delle infrastrutture di sicurezza informatica, rafforzando le difese contro gli attacchi di phishing e proteggendo individui e organizzazioni da potenziali perdite finanziarie e reputazionali.
"Mentre la sofisticazione degli attacchi di phishing continua ad evolversi, la nostra ricerca mira a fornire i progressi tecnologici tanto necessari per combattere queste minacce in modo efficace. Combinando l'apprendimento automatico e le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale, ci sforziamo di contribuire allo sviluppo di un ambiente più sicuro e più proteggere il cyberspazio", conclude il Dott. Shahzad.
