MOBIL QURILMALARDA PHISHING HUJUMLARINI ANIQLOVCHI DASTURIY MODUL YARATISH

Abstract

Ushbu maqolada mobil qurilmalarda phishing hujumlarini aniqlashga mo‘ljallangan dasturiy modulni ishlab chiqish masalalari ilmiy-amaliy nuqtai nazardan tahlil qilinadi. Zamonaviy axborot-kommunikatsiya texnologiyalarining jadal rivojlanishi fonida mobil platformalardan foydalanish hajmining ortishi kiberxavfsizlik tahdidlarining, xususan, phishing hujumlarining keskin ko‘payishiga olib kelmoqda. Tadqiqot doirasida phishing hujumlarining asosiy turlari, ularning ishlash mexanizmlari hamda foydalanuvchi ma’lumotlariga yetkazadigan xavflari o‘rganilgan. Shuningdek, mobil muhitda zararli URL manzillarni aniqlash, soxta interfeyslarni aniqlash va foydalanuvchi xatti-harakatlarini tahlil qilish asosida ishlovchi dasturiy modulning arxitekturasi taklif etiladi. Mazkur modulda mashinaviy o‘rganish algoritmlaridan foydalanish imkoniyatlari ko‘rib chiqilib, ularning aniqlik darajasi va samaradorligi baholanadi. Tadqiqot natijalari mobil qurilmalarda real vaqt rejimida phishing hujumlarini aniqlash va oldini olish imkonini beruvchi samarali yechim ishlab chiqishga xizmat qiladi. Ushbu yondashuv foydalanuvchi xavfsizligini oshirish, maxfiy ma’lumotlarni himoya qilish hamda mobil kiberxavfsizlik tizimlarini takomillashtirishda muhim ahamiyat kasb etadi.

This article examines, from a scientific and practical perspective, the development of a software module designed to detect phishing attacks on mobile devices. With the rapid advancement of modern information and communication technologies, the widespread use of mobile platforms has led to a significant increase in cybersecurity threats, particularly phishing attacks. Within the scope of this study, the main types of phishing attacks, their mechanisms, and the risks they pose to user data are analyzed. In addition, an architecture for a software module is proposed, which operates based on the detection of malicious URLs, identification of fake interfaces, and analysis of user behavior in a mobile environment. The study also explores the application of machine learning algorithms within the module and evaluates their accuracy and efficiency. The research results contribute to the development of an effective solution for real-time detection and prevention of phishing attacks on mobile devices. This approach plays an important role in enhancing user security, protecting sensitive data, and improving mobile cybersecurity systems.

В данной статье с научно-практической точки зрения рассматриваются вопросы разработки программного модуля для обнаружения фишинговых атак на мобильных устройствах. В условиях стремительного развития современных информационно-коммуникационных технологий и роста использования мобильных платформ наблюдается значительное увеличение киберугроз, в частности фишинговых атак. В рамках исследования проанализированы основные виды фишинговых атак, их механизмы функционирования, а также угрозы, которые они представляют для пользовательских данных. Кроме того, предложена архитектура программного модуля, основанного на выявлении вредоносных URL-адресов, распознавании поддельных интерфейсов и анализе поведения пользователей в мобильной среде. В работе также рассматриваются возможности применения алгоритмов машинного обучения и проводится оценка их точности и эффективности. Полученные результаты способствуют созданию эффективного решения для обнаружения и предотвращения фишинговых атак в режиме реального времени на мобильных устройствах. Данный подход имеет важное значение для повышения уровня безопасности пользователей, защиты конфиденциальной информации и совершенствования систем мобильной кибербезопасности.