АНАЛИЗ ПАТТЕРНОВ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НА ОСНОВЕ ЯЗЫКОВОЙ МОДЕЛИ GPT-3.5 ВО ВРЕМЯ ПРИМЕНЕНИЯ ЗЛОУМЫШЛЕННИКАМИ В ЦЕЛЯХ ФИШИНГА

Дмитриева Виктория Александровна, Шатов Игорь Алексеевич, Батьяновна Дарья Денисовна, Федоров Вадим Валерьевич

Статья посвящена исследованию возможностей нейронной сети на базе языковой модели OpenAI GPT-3.5 при её потенциальном использовании злоумышленниками для создания фишинговых писем. Особое внимание уделяется выявлению паттернов и особенностей, возникающих при использовании данной модели для фишинговых атак. Целью исследования является анализ структуры и характеристик фишинговых сообщений, созданных с помощью нейронной сети, а также определение подходов к имитации типовых шаблонов фишинга в деловом и дружеском стилях. В ходе исследования было проведено 43 эксперимента, каждый из которых включал серию сообщений, сгенерированных нейросетью. Для анализа использовались такие критерии, как причины написания письма, темы, отправители и получатели сообщений, а также стиль общения. Методы исследования включают подробный анализ текста, его форматирования и способности нейросети адаптировать стиль письма в зависимости от заданных параметров. Результаты показали, что нейронная сеть эффективно генерирует письма в деловом стиле, однако в дружеском стиле сообщения часто теряют естественность, что снижает их правдоподобность. В заключение, статья подчеркивает важность дальнейшего изучения подобных технологий не только с точки зрения их развития, но и в контексте информационной безопасности.

Ключевые слова:фишинг, нейронные сети, Open AI Gpt 3.5, обработка естественного языка, социальная инженерия