МОДЕЛЬ ОБНАРУЖЕНИЯ МОШЕННИЧЕСТВА В ТЕКСТОВЫХ СООБЩЕНИЯХ - Жунисов, Н.М.; Абен, А.Б.; Аманжолова, Ә.Б. (Academic Scientific Journal of Computer Science, 2025)
В данной статье представлена новая модель защиты текстовых сообщений, отправляемых через мессенджеры, от интернет-мошенничества. Рост видов и объёмов мошеннических действий в современной цифровой среде актуализирует вопрос обеспечения безопасности мессенджеров, особенно в Республике Казахстан. В ходе исследования проводилась токенизация на основе библиотеки QazNLTK и применялись методы сравнительного анализа текстов. Целью этих методов было тестирование способности выявлять сообщения, содержащие риск мошенничества. Предлагаемая модель основана на алгоритме, выявляющем опасные признаки во входящих сообщениях. Результаты экспериментальной апробации показали, что сходство между сообщениями одного типа достигает около 75%. Например, примеры текстов типа «Ваше сообщение касается подозрительных действий» демонстрируют эффективность модели. Значения точности, полноты и F1-оценки, полученные в результате применения матрицы спутывания, наглядно демонстрируют работоспособность модели в реальных условиях. Кроме того, анализ каналов и механизмов распространения фейковых сообщений выявил важность повышения цифровой грамотности граждан. Результаты исследования показали необходимость использования расширенных наборов данных, внедрения методов машинного обучения и тестирования в режиме реального времени для дальнейшего совершенствования модели. Выводы и результаты, представленные в статье, рассматриваются как один из первых шагов, которые послужат основой для повышения безопасности мессенджеров и создания новых механизмов защиты от интернет-мошенничества. Дальнейшие исследования в этом направлении позволят глубже понять динамику создания мошеннических текстов и проанализировать эволюцию текстовых шаблонов. Кроме того, разработка универсальных моделей, включающих многоязычные данные, значительно повысит эффективность системы в будущем и расширит область ее применения.