Ensign InfoSecurity Researchers 'TypoSwype' پیش کرتے ہیں: ایک مصنوعی ذہانت (AI) پر مبنی امیجنگ اپروچ ٹائپو اسکواٹنگ حملوں کا پتہ لگانے کے لیے

سائبر حملہ کرنے والے صارفین کو بدنیتی پر مبنی ویب سائٹس پر جانے یا نجی معلومات دینے کے لیے بہت سے طریقے استعمال کرتے ہیں۔ سائبر اٹیک کی سب سے مشہور شکلوں میں سے ایک ٹائپوسکوٹنگ ہے، جو لوگوں کے تیزی سے ٹائپ کرتے وقت غلطیاں کرنے یا معمولی ٹپوگرافیکل خامیوں والے الفاظ کو غلط سمجھنے کے رجحان کا فائدہ اٹھاتی ہے۔ زیادہ تر حصے کے لیے، ٹائپوسکوٹنگ میں ایسے URLs کے ساتھ بدنیتی پر مبنی ویب سائٹس کی تعمیر شامل ہوتی ہے جو جائز سائٹس سے ملتی جلتی ہیں لیکن ان میں ٹائپنگ کی غلطیاں ہوتی ہیں (مثال کے طور پر، "facebook" کی بجائے "fqcebook" یا "youtube" کے بجائے "yuube")۔ اگر کوئی صارف غلطی سے ان سائٹس میں سے کسی ایک تک رسائی حاصل کر لیتا ہے، تو وہ ناپسندیدہ طور پر نقصان دہ سافٹ ویئر ڈاؤن لوڈ کر سکتا ہے یا سائبر کرائمینلز کو حساس معلومات فراہم کر سکتا ہے۔

لہذا، کمپیوٹر سائنس کے شعبے میں محققین مسلسل اس طرح کے حملوں کا پتہ لگانے اور ان کا مقابلہ کرنے کے لیے مزید جدید ترین طریقے بنانے کی کوشش کر رہے ہیں۔

اس طرح کے فشنگ حملوں کا پتہ لگانے کے زیادہ تر موجودہ طریقے ہجے چیکرز کے استعمال پر انحصار کرتے ہیں۔ ان تکنیکوں کی مخصوص سیاق و سباق سے باہر محدود افادیت ہے کیونکہ ان کی تاثیر اکثر ان الفاظ کی لغت پر منحصر ہوتی ہے جو انہیں سکھانے کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔

سنگاپور کے آخر سے آخر تک سائبر سیکیورٹی سروس فراہم کرنے والے، Ensign InfoSecurity کے محققین نے TypoSwype کو ایک متبادل تصویری تجزیہ پر مبنی ٹول کے طور پر تیار کیا ہے تاکہ ٹائپوسکوٹنگ کے خطرات کا پتہ لگایا جا سکے۔ یہ ٹول کی بورڈ گرافکس میں متن کے تاروں کو رینڈر کرنے کے لیے تصویر کی شناخت کے جدید ترین طریقے استعمال کرتا ہے۔ 

TypoSwype ایک فرضی کی بورڈ پر لگاتار حروف کے بٹنوں کے درمیان لکیریں کھینچ کر، ٹائپوسکوٹنگ کا پتہ لگانے کے لیے پہلے متعارف کرائے گئے طریقوں کے برعکس، کی بورڈ پر حروف کے درمیان جگہ کو حاصل کرتا ہے۔ اس سے پہلے استعمال شدہ سٹرنگ ایڈیٹ فاصلاتی میٹرکس کی غلطیوں کو درست کرنے میں مدد ملتی ہے (یعنی وہ طریقے جو دو الفاظ یا کردار کی ترتیب کے درمیان فرق کی ڈگری کا تعین کرتے ہیں)۔

ٹیم نے تصویر کی شناخت کے طریقے استعمال کیے کیونکہ وہ سٹرنگ میچنگ سلوشنز سے زیادہ تیز ہیں اور بیک وقت متعدد ممکنہ ٹائپوسکوٹنگ ڈومینز کو اسکین کر سکتے ہیں۔

Ensign InfoSecurity TypoSwype کو اپنے اینٹی فشنگ حل کے ہتھیاروں میں ضم کر دے گی، جس سے اسے دنیا بھر کے لوگوں کے لیے قابل رسائی بنایا جائے گا۔

تجربات کی ایک سیریز میں، محققین نے اپنے typosquatting کا پتہ لگانے والے آلے کی افادیت کا موازنہ DLD الگورتھم سے کیا، جو ایک مقبول سائبر سیکیورٹی ماڈل ہے۔ انہوں نے دریافت کیا کہ TypoSwype Typosquatting کا پتہ لگانے میں DLD سے برتر ہے اور درست طریقے سے ان جائز، معروف ڈومینز کی نشاندہی کی جن پر سائبر کرائمین "ٹائپو اسکواٹ" کرنے کی کوشش کر رہے تھے۔

ٹیم کے مطابق، TypoSwype Swype ان پٹس کے استعمال سے ٹائپو اسکواٹنگ کے مسئلے کے لیے convolutional neural networks (CNNs) کا پہلا اطلاق ہے۔ سوائپنگ خودکار طور پر کی بورڈ سے اس فاصلے کا حساب رکھتی ہے جو زیادہ تر ٹائپ کی غلطیوں میں ہوتی ہے۔ چونکہ یہ مختلف سوائپ امیجز کے لیے کم حد قائم کرتا ہے، اس لیے ٹرپلٹ نقصان اور NT-Xent نقصان کو بھی محققین اپنے ماڈل کے تربیتی عمل کے دوران استعمال کرتے ہیں۔ انہوں نے سٹرنگ ایڈٹ فاصلہ مماثلت کی تکنیکوں کا استعمال کرتے ہوئے ممکنہ طور پر نقصان دہ ٹائپوسکویٹنگ ڈومینز کی شناخت کے لیے میٹرکس کو بڑھایا، جو پہلے سے کافی ملتے جلتے ڈومینز کی مؤثر طریقے سے شناخت کرتے ہیں۔

ٹیم کو امید ہے کہ ان کے کام سے ریسرچ کمیونٹی کو امیج ریکگنیشن ماڈلز کی بنیاد پر سائبر سیکیورٹی تکنیک تیار کرنے میں مدد ملے گی۔

یہ مضمون تحقیقی مقالے کی بنیاد پر مارکٹیک پوسٹ سٹاف کے ذریعہ ایک تحقیقی خلاصہ مضمون کے طور پر لکھا گیا ہے۔TypoSwype: Typo-squatting کا پتہ لگانے کے لیے ایک امیجنگ اپروچ' اس تحقیق کا تمام کریڈٹ اس پروجیکٹ کے محققین کو جاتا ہے۔ چیک کریں کاغذ اور حوالہ مضمون.

براہ کرم شامل ہونا نہ بھولیں۔ ہمارا ML Subreddit

<!–

->