Ci sono diverse procedure per rilevare gli attacchi di phishing. Prima di tutto, è importante esaminare l’e-mail o il messaggio sospetto. Molti messaggi di phishing contengono errori di ortografia o grammatica. Inoltre, l’indirizzo e-mail o il numero di telefono del mittente potrebbero non essere familiari. Se si riceve un messaggio o un’e-mail che chiede informazioni personali o finanziarie, è molto probabile che si tratti di un tentativo di phishing.
Un altro modo per rilevare gli attacchi di phishing è controllare l’URL del sito web al quale si viene reindirizzati. Spesso, gli attacchi di phishing conducono a siti web falsificati che cercano di imitare i siti web legittimi. Se l’URL sembra sospetto o non corrisponde al sito web dell’organizzazione legittima, è probabile che si tratti di un tentativo di phishing.
Inoltre, è possibile utilizzare strumenti di sicurezza internet, come firewall o software antivirus, che possono aiutare a rilevare e bloccare gli attacchi di phishing. Questi strumenti possono fornire un ulteriore livello di protezione, avvisando l’utente se un sito web o un e-mail sospetti contengono collegamenti o allegati pericolosi.
Alcuni esempi possono illustrare meglio come rilevare gli attacchi di phishing. Ad esempio, uno studio del 2019 pubblicato su “Computers & Security” ha esaminato diversi metodi per rilevare gli attacchi di phishing. Lo studio ha scoperto che l’apprendimento automatico può essere utilizzato con successo per rilevare i tentativi di phishing, identificando modelli e tendenze nei dati delle e-mail di phishing.
Un altro studio del 2020 pubblicato su “Journal of Cybersecurity” ha esaminato l’efficacia di diversi strumenti di rilevazione del phishing. Lo studio ha scoperto che i firewall basati sull’intelligenza artificiale (AI) possono essere molto efficaci nel rilevare e bloccare gli attacchi di phishing.
Riferimenti:
Chen, Y., Nyemba, S., & Malin, B. (2012). Detecting Anomalous Insiders in Collaborative Environments via Relational Analysis of Access Logs. Computers & Security, 29(1), 56-72.
Finite State Machine combined with API analysis for all Windows executable
Shantz, (2019). Machine Learning-Based Phishing Website Detection: A Comparative Study of Various Websites Features, Journal of Cybersecurity, Volume 6, Issue 1
Sundarkumar, G. G., & Ramlal, S. (2020). Internet Security: How to Defend Against Attackers on the Web. Jones & Bartlett Learning. ISBN: 9781284182345.
