Käyttäjän manipulointi ja sen tunnistaminen tekoälyn keinoin

Abstract

Opinnäytetyön tavoitteena oli tarkastella käyttäjän manipulointia ja tekoälyä sekä tekoälyn hyödyntämistä käyttäjää manipuloivien hyökkäyksien tunnistamisessa. Työllä ei ole erillistä toimeksiantajaa. Työ koostuu teoriaosuudesta sekä käytännön osuudesta, joten työ on sekä teoreettinen että tutkimuksellinen. Teoriaosuudessa selvitetään työn kannalta oleellisia termejä ja ilmiöitä. Lähteinä teoriaosuudessa käytettiin aiheesta julkaistuja tieteellisiä artikkeleja ja tutkimuksia, uutismediasta löytyviä julkaisuja, alan toimijoiden tuottamia artikkeleja, sekä kirjallisuuslähteitä. Käytännön osuudessa tehdyssä kehittämistyössä hyödynnettiin Python ohjelmointikieltä ja sen kirjastoja. Kehittämistyössä toteutettavan ohjelman luomisessa hyödynnettiin työn tekijän aiempaa opintojen kautta kerättyä osaamista ja erinäisiä netistä löytyviä dokumentaatioita kirjastoihin liittyen. Teorian- ja käytännön osuuksien pohjalta voidaan todeta, että tekoäly on toimiva työkalu käyttäjän manipuloinnin tunnistamisessa. Sen tarjoamat edistykselliset toiminnot hyökkäyksien tunnistamiseksi voivat tulevaisuudessa olla avainasemassa käyttäjää manipuloivien hyökkäyksien tunnistamisessa. Tekoälyn täyttä potentiaalia ei olla kuitenkaan vielä kyetty valjastamaan, joten on mahdollista, että työssä esitellyt tekoälyn käyttömahdollisuudet ovat vanhanaikaisia uusien tekoälyn kehitykseen liittyvien harppauksien myötä.

The aim of this thesis was to research social engineering, artificial intelligence, and the usage of artificial intelligence for detecting social engineering attacks. The work has no separate client. The thesis consists of theory and practical work, making it partly theoretical and partly functional. The theoretical part studies key terms and phenomena relevant to the work. Scientific articles and research, publications from news media, articles produced by people and companies in the industry, and literary sources were used as sources in the theoretical part. Python programming language and its libraries were utilized in the development project that was performed in the functional part of the thesis. The creation of the program implemented in the development work utilized the experience acquired by the author through previous studies and various documentation available online related to the libraries. Based on the theoretical and practical sections, it can be concluded that artificial intelligence is an effective tool in identifying social engineering. Its advanced features for detecting attacks could potentially be crucial in the future for identifying social engineering attacks. However, the full potential of artificial intelligence has not yet been fully achieved, so it is possible that the opportunities for utilizing artificial intelligence presented in the work may become outdated through advancements in artificial intelligence development.