УДК 37.01:007

Зуфарова А.С.¹ (Хабаровск, Россия) — 006694@togudv.ru

¹Тихоокеанский государственный университет

Аннотация. Информационные технологии стремительно развиваются, порождая новые виды угроз, среди которых особое место занимают фишинговые атаки. Сегодня вопрос информационной безопасности становится приоритетным направлением для организаций разного масштаба. Одна из наиболее опасных форм киберпреступности — фишинг, представляющий собой массированные кампании социальной инженерии, направленные на кражу персональных данных и денежных средств. В рамках данной научной работы основное внимание уделяется развитию методик обучения сотрудников по борьбе с фишингом. Одним из эффективных способов повышения осведомленности персонала выступает платформа «Phishing Box», созданная для проведения реалистичных тренировок и тестов. Данный инструмент воспроизводит реальные условия, помогая сотрудникам знакомиться с современными приемами злоумышленников и развивать навыки обнаружения подозрительных сообщений. Особенностью нашей работы является разработка автоматизированного инструмента для подготовки учебных материалов, таких как образцы фишинговых писем. Поскольку обучение должно охватывать широкий спектр ситуаций, необходима обширная библиотека тренировочных заданий. Поэтому возникает потребность в создании значительных объемов высококачественного учебного контента. Эту задачу решает искусственный интеллект, и наша статья фокусируется на возможностях отечественных нейросетей, таких как GigaChat и YandexGPT5Pro. Мы продемонстрируем, каким образом указанные нейросети помогают создавать реалистичные письма, имитирующие распространенные схемы фишинга. Такой подход позволяет разрабатывать разнообразные сценарии тренингов, делая обучение сотрудников более эффективным и интересным. Мы обсудим результаты наших экспериментов и покажем, как полученный контент интегрируется в учебные курсы на платформе «Phishing Box». Важно подчеркнуть, что обучение сотрудников является важнейшим фактором профилактики фишинга. Оно помогает не только уменьшить риски, но и формирует корпоративную культуру безопасной работы с цифровыми ресурсами. Таким образом, внедрение технологий искусственного интеллекта в подготовку кадров способствует существенному укреплению защитных рубежей организаций в современном цифровом пространстве.

Ключевые слова: искусственный интеллект, GIGACHAT, YandexGPT5Pro, нейронная сеть, информационная безопасность, фишинговые письма, треннинг, обучение, обучающая платформа.

Список источников:

1. Другач Ю. С. Контролируемый взлом. Библия социальной инженерии. — 2-е изд., перераб. и доп. — СПб.: БХВ-Петербург, 2024. — 208 с.
2. Прохоров А.И., Маркин Е.А., Никеева У.Г. Фишинг – атаки: основные виды и способы защиты от них // Информационные системы, экономика и управление. Ученые записки. — Ростов-на-Дону: Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), 2023. — С. 84-90. URL: https://www.elibrary.ru/mzgipc
3. Диреев И.Д. Социальная инженерия в контексте информационной безопасности // Международный научно-исследовательский журнал. 2025. № 3 (153). URL: https://www.elibrary.ru/apzmdr
4. Русских Е.И. Прошлое, настоящее и будущее фишинговых атак // Научный аспект. 2024. Т. 47, № 6. С. 6015-6022. URL: https://www.elibrary.ru/bfgqil
5. Куренная В.О. Фишинг и вишинг в информационной безопасности // StudNet. 2022. Т. 5, № 6. С. 218-219. URL: https://www.elibrary.ru/xwtnvu
6. Захарова А.А. Методы обучения персонала в организации // Аллея науки. 2022. Т. 1. № 3 (66). С. 114-120. URL: https://www.elibrary.ru/acjlnb
7. Богданова Т.М. Повышение безопасности сотрудников через тренировки по фишинговым атакам. — М.: РАН, 2019. — 153 с.
8. Васильев, В. И. Искусственный интеллект: история в лицах / В. И. Васильев. — . — 2-е изд., доп. — М.: Машиностроение, 2015. — 111 с.
9. Гибадуллин А.А. Мифы и легенды искусственного интеллекта, мифология искусственного интеллекта // Академическая публицистика. 2024. № 1-1. С. 553-556. URL: https://elibrary.ru/hhguup
10. Пипия Л.К., Дорогокупец В.С. Искусственный интеллект и образование // Наука за рубежом. 2024. № 123. С. 1-68. URL: https://elibrary.ru/hcewbv
11. Зуфарова А.С., Самойлов А.В., Мулявка М.Р. Путь искусственного интеллекта: от компьютерной игры до средств познавательного развития учащихся ChatGPT // Управление образованием: теория и практика. 2023. № 7 (65). С. 76-90. URL: https://elibrary.ru/owmfgn   
12. Шевченко А.В., Аверкин А.Н. Защита искусственного интеллекта и объяснимого искусственного интеллекта от состязательных атак // Мягкие измерения и вычисления. 2024. Т. 85, № 12. С. 103-113. URL: https://elibrary.ru/fnvmzf
13. Пикалов П.А. Кибермошенничество с использованием искусственного интеллекта // Актуальные вопросы борьбы с преступлениями. 2024. № 2. С. 56-59. URL: https://elibrary.ru/dqklru  
14. Алланурова О., Шохрадова Д. Цифровая безопасность и инновационные подходы к защите данных // Символ науки: международный научный журнал. 2024. Т. 2, № 12-1. С. 67-68. URL: https://elibrary.ru/pbeigv
15. Бимолдина Ж.А. Как искусственный интеллект меняет правила игры в кибербезопасности // Форум. Серия: Роль науки и образования в современном информационном обществе. 2024. № S2(32). С. 235-240. URL:  https://elibrary.ru/vwoyqd
16. Маленков М.Г. Защита от атак с использование ИИ с помощью ИИ // Инновации. Наука. Образование. 2021. Т. 2, № 44. С. 49-53. URL: https://elibrary.ru/hhcflr

Библиографическая ссылка: Зуфарова А.С. Интеграция искусственного интеллекта в образовательный симулятор фишинговых атак // ЦИТИСЭ. 2025. № 2. С. 593-603.