KI-gestützte Phishing-Erkennung mit Amazon Comprehend
Phishing ist ein Prozess, bei dem versucht wird, sensible Informationen wie Benutzernamen, Passwörter und Kreditkartendaten zu erlangen, indem man sich als vertrauenswürdige Entität ausgibt. In einem neuen Blogpost wird gezeigt, wie man mithilfe von Amazon Comprehend Custom ein Machine-Learning-Modell trainieren kann, um E-Mails auf Phishing-Versuche zu überprüfen. Mit diesem Modell können potenziell gefährliche E-Mails erkannt und entsprechend gekennzeichnet werden.
Die 5 wichtigsten Aussagen:
- Phishing ist der Versuch, sensible Informationen wie Benutzernamen, Passwörter und Kreditkartendaten durch Vortäuschen einer vertrauenswürdigen Entität über E-Mail, Telefon oder Textnachrichten zu erlangen.
- Traditionelle regelbasierte Ansätze zur Erkennung von E-Mail-Phishing sind nicht ausreichend, um mit neuen Trends umzugehen.
- Amazon Comprehend Custom ist ein ML-Service, der benutzerdefinierte NLP-Modelle für spezifische Anforderungen erstellt.
- Mit Amazon Comprehend Custom kann ein ML-Modell trainiert werden, um festzustellen, ob eine E-Mail ein Phishing-Versuch ist oder nicht.
- Die Erstellung des Modells beinhaltet Schritte wie Datensammlung und Vorbereitung, Laden der Daten in einen S3-Bucket, Erstellung des Modells und Erstellung eines Endpunkts zur Analyse von E-Mails in Echtzeit.
Ganzen Artikel lesen: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/detect-email-phishing-attempts-using-amazon-comprehend/
KI-Update in Kurzform:
Phishing ist ein weit verbreiteter Betrugsversuch, bei dem sensible Informationen wie Benutzernamen, Passwörter und Kreditkarteninformationen erlangt werden sollen, indem sich der Angreifer als vertrauenswürdige Entität ausgibt. In einem neuen Beitrag wird erläutert, wie Amazon Comprehend Custom verwendet werden kann, um ein maschinelles Lernmodell zu trainieren und zu hosten, das E-Mails auf Phishing-Versuche unterscheidet.
Amazon Comprehend ist ein Service für die Verarbeitung natürlicher Sprache, der maschinelles Lernen verwendet, um wertvolle Erkenntnisse in Texten zu gewinnen. Mit Amazon Comprehend können Sie die Sprache des Textes identifizieren, Schlüsselbegriffe, Orte, Personen, Marken oder Ereignisse extrahieren, die Stimmung zu Produkten oder Dienstleistungen verstehen und die Hauptthemen aus einer Dokumentenbibliothek identifizieren. Comprehend Custom erstellt maßgeschneiderte NLP-Modelle anhand der von Ihnen bereitgestellten Trainingsdaten.
Dies ermöglicht die Anpassung von Amazon Comprehend an Ihre spezifischen Anforderungen, ohne dass Sie über die Fähigkeiten zum Aufbau von ML-basierten NLP-Lösungen verfügen müssen. Der vorgestellte Lösungsansatz umfasst das Sammeln und Vorbereiten des Datensatzes, das Laden der Daten in einen Amazon S3-Bucket, das Erstellen des Amazon Comprehend Custom-Klassifikationsmodells, das Erstellen des Modell-Endpoints und das Testen des Modells. Dieser Beitrag bietet eine praktische Anleitung zur Erstellung eines Phishing-Erkennungsmodells mit Amazon Comprehend Custom.