Migliorare il rilevamento di phishing con strumenti AI

Le email di Phishing sono una minaccia seria nel mondo digitale di oggi. Queste email cercano di ingannare le persone per far sì che rivelino informazioni personali, come password o numeri di carte di credito, causando spesso perdite finanziarie e danni alla reputazione. I truffatori spesso fingono di essere organizzazioni o individui di fiducia per far sembrare i loro messaggi autentici. Con il miglioramento della tecnologia, anche le tattiche di questi attaccanti si evolvono, rendendo più difficile individuare i tentativi di phishing.

Nonostante molti studi e tentativi di affrontare questa problema, la rilevazione del phishing rimane una sfida complicata per gli esperti di sicurezza, le aziende e le forze dell'ordine. Tuttavia, i progressi nell'Intelligenza Artificiale (AI), in particolare nell'uso di modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e modelli di linguaggio mascherati (MLM), mostrano promesse per migliorare i metodi di rilevazione del phishing.

Questo articolo discute un nuovo approccio per rilevare le email di phishing utilizzando un modello fine-tuned chiamato DistilBERT, basato sulla tecnologia dei transformer. Esploreremo anche tecniche che aiutano a spiegare come il modello fa le sue previsioni, rendendo più semplice fidarsi delle sue decisioni.

#Email di Phishing e i Loro Rischi

Gli attacchi di phishing sono uno dei metodi più comuni usati dai criminali informatici. Queste email possono portare a conseguenze gravi, tra cui furto d'identità, perdite finanziarie e danni alla reputazione di un'organizzazione. Col passare del tempo, i metodi di phishing si sono evoluti, rendendoli più efficaci e difficili da rilevare. Questo cambiamento costante crea una sfida significativa per le organizzazioni che cercano di proteggersi.

Le aziende hanno bisogno di metodi affidabili per identificare e fermare questi attacchi. Questo spesso comporta l'uso di tecniche AI avanzate, come il machine learning e il deep learning, già applicate per la rilevazione del phishing. Con il continuo sviluppo della tecnologia, nuove strategie basate sull'AI stanno emergendo ogni giorno nel campo della cybersecurity.

#Il Ruolo dei Modelli Basati su Transformer

Negli ultimi anni, i modelli basati su transformer hanno guadagnato popolarità nei compiti di classificazione del testo. Il design del transformer utilizza un meccanismo di attenzione per codificare le informazioni, permettendogli di elaborare e interpretare i dati testuali in modo efficace. Questo ha portato a significativi miglioramenti nel modo in cui i modelli classificano le email di phishing.

Modelli come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e le sue varianti, incluso DistilBERT, hanno fatto scalpore nel mondo dell'elaborazione del linguaggio naturale. Questi modelli sono capaci di produrre rappresentazioni linguistiche consapevoli del contesto, rendendoli adatti a vari compiti, tra cui la rilevazione del phishing.

BERT e le sue varianti sono strumenti potenti per compiti come la rilevazione dello spam, l'analisi del sentiment e altro ancora. Creano embedding delle parole in base al contesto delle parole circostanti, permettendo di comprendere meglio il significato di una frase. Tuttavia, a causa della loro complessità, capire come funzionano questi modelli può essere complicato.

#L'Importanza dell'AI spiegabile

Con l'aumentare della complessità dei modelli di machine learning, diventa cruciale capire come prendano decisioni. Questo è particolarmente importante nella sicurezza informatica, dove fiducia e trasparenza sono vitali. Le tecniche di AI spiegabile (XAI) mirano a fare luce su come i modelli arrivano alle loro previsioni.

Due approcci utilizzati in questa ricerca sono le Spiegazioni Locali Interpretabili Non-Agnostiche dei Modelli (LIME) e l'Interpretazione dei Transformer. Entrambe le tecniche aiutano a chiarire quali parole o caratteristiche nel testo hanno l'impatto più significativo sul processo decisionale del modello. Usare tecniche di XAI ci permette di ottenere informazioni sulle previsioni del modello, rendendo più semplice capire e fidarsi dei risultati.

#Obiettivi della Ricerca

L'obiettivo principale di questo studio è creare un modello affidabile per la rilevazione di email di phishing utilizzando l'architettura DistilBERT. Vogliamo anche dimostrare il processo decisionale del modello utilizzando tecniche di AI spiegabile. I nostri contributi chiave includono:

1. Sviluppare un modello DistilBERT fine-tuned per la rilevazione di email di phishing.
2. Utilizzare LIME e l'Interpretazione dei Transformer per spiegare le previsioni del nostro modello.
3. Valutare le prestazioni del modello su dataset sia bilanciati che sbilanciati.

#Contesto della Letteratura

La sicurezza informatica, specialmente la rilevazione del phishing, è diventata più significativa man mano che aumenta la nostra dipendenza dalla comunicazione digitale. Esistono vari sottocampi all'interno della sicurezza informatica, inclusa la sicurezza dei dati e della applicazioni. Con l'aumento della frequenza degli attacchi informatici, i ricercatori stanno continuamente sviluppando strategie innovative per rilevarli e prevenirli.

Numerosi studi hanno applicato tecniche di machine learning e deep learning per la rilevazione del phishing. Alcuni hanno combinato metodi di elaborazione del testo, data mining e discovery delle conoscenze. Altri si sono concentrati sull'estrazione delle caratteristiche e sulle tecniche di riduzione della dimensione per migliorare la precisione. Tuttavia, molti studi esistenti non affrontano l'interpretabilità dei loro modelli, lasciando domande su come vengano prese le decisioni.

#Raccolta e Preparazione dei Dati

In questo studio, abbiamo raccolto un dataset da una fonte online che include sia email sicure che di phishing. Il nostro dataset comprendeva 11.322 email sicure e 7.328 email di phishing, indicando un sbilanciamento tra le due classi. Gestire questo sbilanciamento è cruciale per garantire che il nostro modello funzioni bene su tutte le categorie.

Per preparare i dati, abbiamo rimosso le righe con valori nulli e sovracampionati la classe minore (email di phishing). Questo metodo aiuta a creare un dataset più equilibrato, essenziale per sviluppare modelli predittivi accurati. Dopo questi passaggi, avevamo un numero uguale di email sicure e di phishing per i nostri processi di training.

#Selezione del Modello: DistilBERT

Nei nostri esperimenti, abbiamo scelto il modello DistilBERT, una variante più leggera e veloce di BERT, per le sue capacità di elaborazione del linguaggio. DistilBERT mantiene gran parte delle prestazioni del modello BERT originale richiedendo meno risorse computazionali. Questa efficienza lo rende adatto per il nostro compito di rilevazione del phishing.

Il modello è composto da più strati di transformer e teste di attenzione, permettendogli di comprendere e processare il linguaggio in modo efficace. L'addestramento di questo modello ha coinvolto l'uso di una tecnica chiamata distillazione della conoscenza, che gli consente di mantenere la sua comprensione linguistica riducendo le sue dimensioni.

#Ottimizzazione del Modello

L'ottimizzazione adeguata è essenziale per ottenere buoni risultati con DistilBERT. Per preparare i dati testuali, abbiamo utilizzato un tokenizer che converte le parole in parti più piccole chiamate sub-parole. Questo processo assicura che il modello possa gestire parole nuove o poco comuni.

Abbiamo addestrato il modello utilizzando una dimensione di batch fissa e aggiustato altri iperparametri come il learning rate e l'ottimizzatore. Queste impostazioni sono cruciali per le prestazioni del modello e la stabilità dell'addestramento. L'ottimizzatore AdamW, una variazione dell'ottimizzatore Adam standard, è stato utilizzato per aggiornare efficacemente i parametri del modello durante l'addestramento.

#Fine-Tuning del Modello

Il fine-tuning implica l'aggiustamento dei parametri del modello in base a compiti o dataset specifici. Abbiamo usato un modello DistilBERT pre-addestrato e lo abbiamo fine-tunato con il dataset di phishing. Questo processo permette al modello di migliorare la sua precisione apprendendo dai dati di addestramento.

Durante l'addestramento, abbiamo mescolato i dati per assicurarci che il modello incontrasse una varietà di esempi e non si adattasse troppo al set di addestramento. Il nostro obiettivo era aiutare il modello a identificare schemi e fare previsioni accurate su dati nuovi e mai visti.

#Spiegabilità del Modello

Capire come un modello fa previsioni è cruciale per costruire fiducia. Abbiamo implementato due tecniche di spiegabilità, LIME e l'Interpretazione dei Transformer, per chiarire il processo decisionale del modello DistilBERT.

LIME funziona perturbando i dati in ingresso, facendo piccole modifiche e osservando come queste modifiche influenzano le previsioni del modello. Questa tecnica aiuta a mettere in evidenza le parole o le caratteristiche importanti che influenzano la decisione del modello.

L'Interpretazione dei Transformer fornisce informazioni sulle attribuzioni delle parole, mostrando come ogni parola in un'email contribuisce alla sua classificazione come sicura o di phishing. I numeri positivi indicano una forte contribuzione di una parola alla classe prevista, mentre i numeri negativi suggeriscono il contrario.

#Risultati Sperimentali

Il modello è stato valutato utilizzando sia dataset sbilanciati che bilanciati. Abbiamo misurato le sue prestazioni utilizzando metriche come accuratezza, precisione, richiamo e F1-score. I risultati hanno dimostrato che il modello DistilBERT ha ottenuto alti tassi di accuratezza, raggiungendo il 98,90% per l'addestramento e il 97,50% per il testing quando si utilizza il dataset sbilanciato. Quando testato con un dataset bilanciato, il modello ha mostrato un'accuratezza ancora più alta del 99,07% in addestramento e del 98,48% in testing.

Questi risultati illustrano che il modello DistilBERT fine-tuned funziona bene nell'identificare email di phishing, anche con dati sbilanciati. Le prestazioni del modello sono state migliori quando testate con dati bilanciati, dimostrando l'importanza della preparazione dei dati per raggiungere l'accuratezza.

#Confronto con Studi Precedenti

Per valutare l'efficacia del nostro lavoro, abbiamo confrontato i nostri risultati con altri studi nello stesso campo. Sebbene alcune ricerche precedenti abbiano raggiunto un'accuratezza maggiore, spesso hanno utilizzato dataset diversi o non si sono concentrate sull'interpretabilità dei loro modelli. Il nostro approccio enfatizza l'importanza della spiegabilità, fornendo informazioni su come il modello prende decisioni, un aspetto cruciale che molti studi trascurano.

#Analisi di Spiegabilità

Utilizzando LIME e l'Interpretazione dei Transformer, abbiamo spiegato come il nostro modello predice le email di phishing. Entrambe le tecniche hanno fornito preziose informazioni sulle parole che contribuiscono alle decisioni del modello. L'analisi ha rivelato che sia LIME che l'Interpretazione dei Transformer hanno messo in evidenza parole chiave che hanno giocato ruoli nella classificazione accurata delle email.

Le informazioni provenienti da entrambe le tecniche di spiegabilità hanno dimostrato che il modello è in grado di identificare termini specifici che indicano se un'email è sicura o di phishing. Questa trasparenza favorisce la fiducia nelle previsioni del modello, rendendo più facile per gli utenti capire i suoi output.

#Conclusione e Lavori Futuri

In conclusione, questa ricerca si è concentrata sulla rilevazione di email di phishing tramite un Modello di Linguaggio di Grande Dimensione, specificamente il modello DistilBERT. I nostri esperimenti hanno prodotto risultati promettenti, con il modello che ha raggiunto alti tassi di accuratezza sia su dataset bilanciati che sbilanciati. Inoltre, il nostro utilizzo di tecniche di AI spiegabile ha fornito preziose informazioni sul processo decisionale del modello, aumentando la trasparenza e la fiducia.

Guardando al futuro, intendiamo espandere la nostra ricerca sperimentando con vari modelli e dataset. Vogliamo anche esplorare ulteriori varianti basate su BERT e condurre un'analisi più profonda per garantire la robustezza del modello attraverso tecniche di AI spiegabile migliorate. Questo lavoro in corso evidenzia il potenziale dell'AI e dei metodi di elaborazione del linguaggio naturale nella lotta contro gli attacchi di phishing e nel miglioramento delle pratiche di cybersecurity.