論文の概要: Phishing URL Detection Through Top-level Domain Analysis: A Descriptive Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06599v1
• Date: Wed, 13 May 2020 21:41:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 13:42:18.167813
• Title: Phishing URL Detection Through Top-level Domain Analysis: A Descriptive Approach
• Title（参考訳）: トップレベルドメイン解析によるフィッシングurl検出:記述的アプローチ
• Authors: Orestis Christou and Nikolaos Pitropakis and Pavlos Papadopoulos and Sean McKeown and William J. Buchanan
• Abstract要約: 本研究では,Splunkプラットフォーム内で使用可能な不正なURLを検出する機械学習モデルを開発することを目的とする。 文学における同様のアプローチから着想を得た私たちは、悪意のあるデータセットと良心的なデータセットを使用して、SVMとランダムフォレストアルゴリズムを訓練しました。 我々はアルゴリズムの性能を精度とリコールで評価し,ランダムフォレストの場合,最大85%の精度と87%のリコールを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.494620587853103
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Phishing is considered to be one of the most prevalent cyber-attacks because of its immense flexibility and alarmingly high success rate. Even with adequate training and high situational awareness, it can still be hard for users to continually be aware of the URL of the website they are visiting. Traditional detection methods rely on blocklists and content analysis, both of which require time-consuming human verification. Thus, there have been attempts focusing on the predictive filtering of such URLs. This study aims to develop a machine-learning model to detect fraudulent URLs which can be used within the Splunk platform. Inspired from similar approaches in the literature, we trained the SVM and Random Forests algorithms using malicious and benign datasets found in the literature and one dataset that we created. We evaluated the algorithms' performance with precision and recall, reaching up to 85% precision and 87% recall in the case of Random Forests while SVM achieved up to 90% precision and 88% recall using only descriptive features.
• Abstract（参考訳）: フィッシングは、その柔軟性と驚くほど高い成功率のため、最も一般的なサイバー攻撃の1つと考えられている。 適切なトレーニングと高い状況意識にもかかわらず、ユーザーが訪問しているウェブサイトのURLを継続的に認識することは困難である。 従来の検出方法はブロックリストとコンテンツ分析に依存しており、どちらも人間の検証に時間を要する。 このように、そのようなURLの予測フィルタリングに焦点を当てる試みがある。 本研究では,Splunkプラットフォーム内で使用可能な不正URLを検出する機械学習モデルを開発することを目的とする。 文学における同様のアプローチから着想を得た私たちは、文学で見つかった悪意のある、良心的なデータセットと作成した1つのデータセットを使用して、SVMとランダムフォレストアルゴリズムを訓練しました。 我々は,アルゴリズムの性能を精度とリコールで評価し,ランダムフォレストの場合,最大85%の精度と87%のリコールを達成し,SVMは90%の精度,88%のリコールを記述的特徴のみで達成した。

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