Технічні науки Українською Відкритий доступ
Методи NLP та аналіз посилань для виявлення фішингу
Анотація
У статті розглянуто використання методів обробки природної мови (NLP) та аналізу посилань для виявлення фішингових атак. Описано ключові напрями NLP, зокрема аналіз тексту, визначення емоційної забарвленості та вилучення сутностей. Розглянуто життєвий цикл фішингової атаки та способи її реалізації, включаючи підробку електронних листів, шкідливі сайти та соціальну інженерію. Наведено статистичні дані та підкреслено зростаючу роль штучного інтелекту й чат-ботів у вдосконаленні фішингових методів. Обґрунтовано ефективність використання методів машинного навчання та NLP для аналізу поведінки користувачів і виявлення аномалій.
Ключові слова: обробка природної мови; NLP; фішинг; кібербезпека; аналіз тексту; емоційна забарвленість; вилучення сутностей; аналіз посилань; репутація домену; машинне навчання
English
NLP methods and link analysis for phishing detection
Abstract. The article focuses on the use of natural language processing (NLP) methods and link analysis for detecting phishing attacks. It highlights key NLP directions, including text analysis, sentiment detection, and entity extraction. The paper examines the life cycle of phishing attacks and techniques used, such as email spoofing, malicious websites, and social engineering. Statistical insights are provided, emphasizing the growing use of AI and chatbots in enhancing phishing tactics. The study supports the effectiveness of applying machine learning and NLP for user behavior analysis and anomaly detection.
Keywords: natural language processing; NLP; phishing; cybersecurity; text analysis; sentiment detection; entity extraction; link analysis; domain reputation; machine learning
Як цитувати
Dashevskyi A. NLP methods and link analysis for phishing detection // International scientific journal "Internauka". 2025. № 8. https://doi.org/10.25313/2520-2057-2025-8-11303
@article{internauka11303,
author = {Дашевський, Артем},
title = {Методи NLP та аналіз посилань для виявлення фішингу},
journal = {Міжнародний науковий журнал «Інтернаука»},
year = {2025},
number = {8},
doi = {10.25313/2520-2057-2025-8-11303},
url = {https://www.inter-nauka.com/issues/2025/8/11303}
}
TY - JOUR AU - Дашевський, Артем TI - Методи NLP та аналіз посилань для виявлення фішингу JO - Міжнародний науковий журнал «Інтернаука» PY - 2025 IS - 8 SN - 2520-2057 DO - 10.25313/2520-2057-2025-8-11303 UR - https://www.inter-nauka.com/issues/2025/8/11303 LA - uk ER -