Forscher haben eine Browsererweiterung entwickelt, die mithilfe von Machine Learning Algorithmen Phishing-Websites mit bemerkenswerter Genauigkeit erkennt. Dieser innovative Ansatz verspricht, die Online-Sicherheit zu verbessern, indem er Zero-Day-Phishing-Angriffe identifiziert, die oft traditionelle Sicherheitsmaßnahmen umgehen.

Laut einer auf arXiv veröffentlichten Forschungsarbeit nutzt die neue KI-gesteuerte Browser-Technologie Machine Learning Algorithmen, um Phishing-Versuche in Echtzeit zu identifizieren und zu blockieren. Phishing-Angriffe stellen in der heutigen digitalen Landschaft eine erhebliche Bedrohung dar, da sie Millionen von Nutzern betreffen und sensible Informationen gefährden. Traditionelle Methoden zur Erkennung von Phishing, wie Blacklists und Heuristiken, haben sich als unzureichend erwiesen, insbesondere bei der Erkennung von Zero-Day-Angriffen, die Systemanfälligkeiten ausnutzen, bevor diese identifiziert und behoben werden.

Die Studie zielte darauf ab, diese Lücke zu schließen, indem eine Browsererweiterung entwickelt wurde, die Machine Learning verwendet, um Phishing-URLs in Echtzeit zu identifizieren und zu klassifizieren. Die Implementierungsphase umfasste die Entwicklung eines Machine-Learning-Modells mit Python und die Integration in eine Browsererweiterung, die mit JavaScript, HTML und CSS erstellt wurde.

Das Modell wurde anhand öffentlich zugänglicher Daten von Quellen wie PhishTank und Kaggle trainiert, wobei Merkmale aus diesen Datensätzen extrahiert wurden, um die Erkennungsgenauigkeit zu verbessern. Unter den getesteten Machine-Learning-Modellen erwies sich der Random Forest-Algorithmus als leistungsstärkster, mit einer beeindruckenden Genauigkeit von 98,32 %, einer Präzision von 98,62 %, einer Rückrufquote von 97,86 % und einem F1-Score von 98,24 %.

Diese Studie unterstreicht das Potenzial von Machine Learning, die Cybersicherheit zu verbessern. Die entwickelte Browsererweiterung bietet eine robuste und effektive Lösung für die Echtzeiterkennung von Phishing, die das Internet für alle sicherer macht. Die Integration von Machine Learning in Browsererweiterungen stellt einen vielversprechenden Fortschritt in der Cybersicherheit dar und setzt neue Standards für Online-Sicherheitsmaßnahmen. Mit der Weiterentwicklung der digitalen Landschaft werden solche innovativen Lösungen entscheidend sein, um die Privatsphäre und Daten der Nutzer zu schützen.