Целью работы является выявление попыток реализации фишинговых атак, основываясь на анализе текстовых сообщений, распространяемых по сети посредством электронной почты. Задачи, решаемые в ходе исследования: 1. Систематизировать фишинговые атаки в зависимости от особенностей их реализации. 2. Исследовать методы обнаружения фишинговых атак, определить их достоинства и недостатки. 3. Разработать подход к выявлению фишинговых атак, базирующийся на модели обработки естественного языка. 4. Оценить точность обнаружения фишинговых атак разработанным подходом на примере анализа текстовых сообщений электронной почты. В ходе работы были исследованы основные виды фишинговых атак и их методы обнаружения, выделены достоинства и недостатки. Также были изучены подходы, использующие модели обработки естественного языка в области обнаружения фишинговых атак. В результате работы был представлен подход, который способен анализировать текстовый контент, поступающий на электронную почту на английском и русском языках. Проведен эксперимент на тестовом наборе данных, в результате которого было установлено, что предложенный подход обладает высокой точностью для задачи обнаружения фишинговых сообщений электронной почты.  Полученные результаты могут служить основой для создания программного решения, дополнительно защищающего от фишинговых атак.

The purpose of the study is to identify attempts to implement phishing attacks based on the analysis of text messages distributed over the network via e-mail. The research set the following goals: 1. Systematize phishing attacks based on their implementation features. 2. Investigate phishing attack detection methods, identifying their advantages and disadvantages. 3. Develop an approach to detecting phishing attacks based on a natural language processing model. 4. Evaluate the accuracy of detecting phishing attacks using the developed approach based on the example of analyzing text e-mail messages. During the work, the main types of phishing attacks and their detection methods were investigated, with their advantages and disadvantages highlighted. Approaches utilizing natural language processing models for phishing attack detection were also examined. As a result of the work, an approach was presented that can analyze text content received via email in both English and Russian languages. An experiment was conducted on a test dataset, which established that the proposed approach has high accuracy for the task of detecting phishing email messages. The obtained results can serve as a foundation for developing a software solution that provides additional protection against phishing attacks.