УДК 37.01:007

Круглов Н.К.¹ (Хабаровск, Россия) — 2020104710@togudv.ru; Зуфарова А.С.¹ (Хабаровск, Россия) — 006694@togudv.ru

¹Тихоокеанский государственный университет

Аннотация. В условиях стремительной цифровизации бизнеса фишинг остаётся одной из самых распространённых и опасных киберугроз. Злоумышленники всё чаще используют социальную инженерию, поддельные сайты и технологии искусственного интеллекта для создания убедительных атак, нацеленных на сотрудников компаний. При этом даже самые современные технические средства защиты не дают стопроцентной гарантии безопасности, если персонал не обучен распознавать признаки мошенничества. Именно поэтому противодействие фишингу требует комплексного подхода, сочетающего технологические инструменты и системное обучение. В связи с этим возникает необходимость в эффективной подготовке сотрудников к противодействию таким угрозам. Платформа «PhishingTrainer» представляет собой инновационное решение в области кибербезопасности, интегрирующее передовые методы машинного обучения для обучения сотрудников основам информационной безопасности. Система разрабатывает индивидуализированные учебные материалы, основанные на фишинговых ссылках, что позволяет адаптировать процесс обучения к уникальным потребностям и уровню подготовки каждого сотрудника. Это достигается за счёт использования алгоритмов искусственного интеллекта, способных анализировать поведенческие паттерны и предпочтения пользователей, обеспечивая тем самым максимальную эффективность и персонализацию обучения. Платформа PhishingTrainer позволяет организациям не только моделировать реальные сценарии атак, но и формировать устойчивые навыки кибербезопасного поведения у сотрудников с использованием возможностей искусственного интеллекта. Такой подход помогает минимизировать риски и повысить общий уровень информационной безопасности компании. В данной статье приведен опрос о знаниях о фишинге. Рассмотрены основы создание обучающей платформы, принципы работы и учебные материалы. Результаты исследования демонстрируют, что комплексный подход, сочетающий технологические средства защиты и регулярное интерактивное обучение, значительно снижает вероятность успешных фишинговых атак, повышает уровень информационной безопасности организации и формирует культуру осознанного отношения к цифровым рискам.

Ключевые слова: кибербезопасность, фишинговые атаки, обучение, искусственный интеллект, обучающая платформа, образовательные технологии.

Список источников:

1. Другач Ю.С. Контролируемый взлом. Библия социальной инженерии. — 2-е изд., перераб. и доп. — СПб.: БХВ-Петербург, 2024. — 208 с.
2. Шубина Э. Е., Никитина Е.Ю. Исследование обучения персонала защите от фишинга и оценка их уязвимости // Актуальные проблемы информационной безопасности: Сборник статей. – Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025. – С. 140-146. URL: https://www.elibrary.ru/sryvum
3. Ефимов С.А., Пронькин Н.Н. Роль сотрудников в обеспечении информационной безопасности: подходы к повышению осведомлённости // International Journal of Professional Science. 2024. № 6-2. С. 40-47. URL: https://www.elibrary.ru/evqrjk
4. 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, 2023. С. 84-90. URL: https://www.elibrary.ru/mzgipc
5. Бачиева А.В., Бозиев Т.О. Фишинг как один из способов мошенничества в сфере компьютерной информации // В сборнике: Актуальные проблемы юридической науки и практики.  – Гатчина: Государственный институт экономики, финансов, права и технологий. — С. 232-235. URL: https://www.elibrary.ru/zhtgzh
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. Ан Д. С., Зуфарова А.С. Симуляция фишинговых атак как метод повышения киберграмотности и подготовки к реагированию на угрозы // Управление образованием: теория и практика.  2025.  № 6-1.  С. 127-139. URL: https://www.elibrary.ru/zbcsvm
8. Зуфарова А.С. Интеграция искусственного интеллекта в современное образование: преимущества и вызовы // ЦИТИСЭ. 2025. № 1. С. 652-659. URL: https://www.elibrary.ru/vmftaa
9. Жданова Д.Е. Технология реверсивного обучения: сочетание мобильного обучения и активных методов обучения // Наукосфера. 2021. № 7-1. С. 55-58. URL: https://www.elibrary.ru/siqyud
10. Нечипуровский Д.И. Как построить многоуровневую защиту для борьбы с продвинутыми угрозами фишинга // Научный аспект. 2024. Т. 41, № 4. С. 5337-5342. URL: https://www.elibrary.ru/jdtfvy
11. Яковлева М.А. Лидерство в системе наставничества как эффективный инструмент адаптации персонала // Human Progress. 2021. Т. 7, № 1. URL: https://www.elibrary.ru/mfmyrr
12. Сливинский Д.В., Шишияну К.С. Обучение персонала как технология управления человеческими ресурсами предприятия: основные формы, методы и критические оценки // Инновации и инвестиции. 2023. № 11. С. 78-80. URL: https://www.elibrary.ru/bwijwi
13. Байкулова Ф.Р. Разработка методики выявления фишинговых атак // Студенческий вестник. 2024. № 23-6(309). С. 57-59. URL: https://www.elibrary.ru/egoqxc
14. Ченушкина С.В. Шмакова Л.Е. Роль визуализации в формировании компетентности в области кибербезопасности // Мир науки, культуры, образования. 2023. № 6(103). С. 229-233. URL: https://www.elibrary.ru/wshgmi
15. Лебедева Д. А., Виткова Л.А. Анализ эффективности методов защиты от фишинга // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна. Серия 1: Естественные и технические науки. 2025. № 2. С. 100-104. URL: https://www.elibrary.ru/gmsped

Библиографическая ссылка: Круглов Н.К., Зуфарова А.С. Противодействие фишингу: обучение и защита с помощью платформы PhishingTrainer и искусственного интеллекта // ЦИТИСЭ. 2026. № 1. С. 634-647.