Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Transformer-based Model to Detect Phishing URLs

論文の概要: A Transformer-based Model to Detect Phishing URLs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02138v1
Date: Sun, 5 Sep 2021 18:26:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-07 17:27:35.720360
Title: A Transformer-based Model to Detect Phishing URLs
Title（参考訳）: フィッシングURL検出のためのトランスフォーマーベースモデル
Authors: Pingfan Xu
Abstract要約: 悪意のあるURL検出は依然として研究ホットスポットであり、攻撃者は戦術を変更して新たに導入された検出メカニズムをバイパスすることができる。本稿では,トランスを用いた悪質なURL検出モデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Phishing attacks are among emerging security issues that recently draws significant attention in the cyber security community. There are numerous existing approaches for phishing URL detection. However, malicious URL detection is still a research hotspot because attackers can bypass newly introduced detection mechanisms by changing their tactics. This paper will introduce a transformer-based malicious URL detection model, which has significant accuracy and outperforms current detection methods. We conduct experiments and compare them with six existing classical detection models. Experiments demonstrate that our transformer-based model is the best performing model from all perspectives among the seven models and achieves 97.3 % of detection accuracy.
Abstract（参考訳）: フィッシング攻撃は、最近サイバーセキュリティコミュニティで大きな注目を集めているセキュリティ問題の1つだ。フィッシングURL検出には数多くのアプローチがある。しかし、攻撃者は新たな検出メカニズムを回避できるため、悪意のあるURL検出は依然として研究ホットスポットである。本稿では,現在検出手法に匹敵する精度と精度を有する,トランスフォーマによる悪質なurl検出モデルを提案する。実験を行い、既存の6つの古典的検出モデルと比較する。実験により, トランスフォーマーモデルが最も優れたモデルであり, 検出精度は97.3%であることがわかった。

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