Fugu-MT 論文翻訳(概要): Precise URL Phishing Detection Using Neural Networks

論文の概要: Precise URL Phishing Detection Using Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.13424v1
Date: Tue, 26 Oct 2021 05:55:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-28 04:11:10.144799
Title: Precise URL Phishing Detection Using Neural Networks
Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた高精度URLフィッシング検出
Authors: Aman Rangapur, Dr Ajith Jubilson
Abstract要約: 我々は、ニューラルネットワークを用いて、最先端の芸術的精度で、このような悪意のあるURLを検出する方法を提示する。 Webコンテンツ、URL、トラフィック統計を検査する以前の研究とは違って、私たちはURLテキストのみを分析します。ネットワークは最適化されており、Ras-Piのような小さなデバイスでも性能が変更されることなく使用できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: With the development of the Internet, ways of obtaining important data such as passwords and logins or sensitive personal data have increased. One of the ways to extract such information is page impersonation, also called phishing. Such websites do not provide service but collect sensitive details from the user. Here, we present you with ways to detect such malicious URLs with state of art accuracy with neural networks. Different from previous works, where web content, URL or traffic statistics are examined, we analyse only the URL text, making it faster and which detects zero-day attacks. The network is optimised and can be used even on small devices such as Ras-Pi without a change in performance.
Abstract（参考訳）: インターネットの発展に伴い、パスワードやログイン、機密データなどの重要なデータを取得する方法が増加している。このような情報を抽出する方法の1つは、フィッシング(phishing)とも呼ばれるページ偽造である。このようなWebサイトはサービスを提供しないが、ユーザから機密情報を収集する。本稿では,このような悪質なurlをニューラルネットワークを用いて精度良く検出する方法を提案する。 Webコンテンツ、URL、トラフィック統計を検査する以前の研究とは異なり、私たちはURLテキストのみを分析し、より速く、ゼロデイ攻撃を検出する。ネットワークは最適化され、ras-piのような小さなデバイスでも性能が変化せずに使用できる。

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