論文の概要: Phishing Detection through Email Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.14488v1
• Date: Mon, 28 Dec 2020 21:16:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-19 10:54:37.631048
• Title: Phishing Detection through Email Embeddings
• Title（参考訳）: メール埋め込みによるフィッシング検出
• Authors: Luis Felipe Guti\'errez, Faranak Abri, Miriam Armstrong, Akbar Siami Namin, Keith S. Jones
• Abstract要約: 機械学習技術によるフィッシングメール検出の問題点は文献で広く議論されている。 本稿では,電子メールの埋め込みによってこれらの手がかりが捉えられるか無視されるかを調べるために,同様の指標を用いたフィッシングと正当性メールのセットを構築した。 以上の結果から,eメール埋め込み手法は,メールをフィッシングあるいは正当に分類するのに有効であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.099922236065961
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The problem of detecting phishing emails through machine learning techniques has been discussed extensively in the literature. Conventional and state-of-the-art machine learning algorithms have demonstrated the possibility of building classifiers with high accuracy. The existing research studies treat phishing and genuine emails through general indicators and thus it is not exactly clear what phishing features are contributing to variations of the classifiers. In this paper, we crafted a set of phishing and legitimate emails with similar indicators in order to investigate whether these cues are captured or disregarded by email embeddings, i.e., vectorizations. We then fed machine learning classifiers with the carefully crafted emails to find out about the performance of email embeddings developed. Our results show that using these indicators, email embeddings techniques is effective for classifying emails as phishing or legitimate.
• Abstract（参考訳）: 機械学習技術によるフィッシングメール検出の問題点は文献で広く議論されている。 従来および最先端の機械学習アルゴリズムは、高い精度で分類器を構築する可能性を実証している。 既存の研究は、フィッシングと本物のeメールを一般的な指標で扱うため、フィッシング機能が分類器のバリエーションにどのように寄与しているかは正確には分かっていない。 本稿では,電子メールの埋め込み,すなわちベクトル化によってこれらの手がかりが捕捉されるか無視されるかを調べるために,同様の指標を用いたフィッシングと正当性メールのセットを構築した。 次に、慎重に構築されたメールで機械学習の分類器を入力し、開発したEメールの埋め込みのパフォーマンスを調べました。 これらの指標を用いて電子メールをフィッシングや正当と分類する手法が有効であることを示す。

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