NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH KÉP PHÒNG CHỐNG TẤN CÔNG PHISHING: KẾT HỢP HUẤN LUYỆN NHẬN THỨC VÀ PHÁT HIỆN TỰ ĐỘNG DỰA TRÊN HỆ SINH THÁI MÃ NGUỒN MỞ

STUDY ON A DUAL DEFENSE MODEL AGAINST PHISHING ATTACKS: COMBINING AWARENESS TRAINING AND AUTOMATED DETECTION BASED ON AN OPEN-SOURCE ECOSYSTEM

Tóm tắt

Tấn công Phishing ngày càng tinh vi nhờ sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, khai thác triệt để các lỗ hổng từ yếu tố con người và sự chậm trễ của hệ thống kỹ thuật. Bài báo này nghiên cứu và đề xuất Mô hình phòng thủ kép, một hướng tiếp cận tích hợp dựa trên lý thuyết phòng thủ đa lớp, kết hợp giữa việc nâng cao năng lực nhận thức con người và hệ thống phát hiện tự động hóa dựa trên hệ sinh thái mã nguồn mở. Nghiên cứu sử dụng Gophish để thực hiện các kịch bản tấn công giả lập Social Engineering, đồng thời xây dựng một luồng công việc tự động trên nền tảng N8N tích hợp các API tình báo mối đe dọa để kiểm chứng URL độc hại. Qua thực nghiệm trên quy mô mở rộng, kết quả định lượng cho thấy hệ thống đạt tỷ lệ phát hiện chính xác URL độc hại cao, với thời gian phản hồi cảnh báo trung bình dưới 5 giây, giúp giảm thiểu đáng kể rủi ro ngay cả khi người dùng mắc sai lầm. Đóng góp khoa học của nghiên cứu nằm ở việc tối ưu hóa khả năng tương tác giữa hai lớp phòng thủ với chi phí vận hành thấp, cung cấp một giải pháp bảo mật toàn diện và khả thi cho các tổ chức, doanh nghiệp vừa và nhỏ trong bối cảnh nguồn lực CNTT còn hạn chế.