論文の概要: Phishing Attacks Detection -- A Machine Learning-Based Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10752v1
• Date: Wed, 26 Jan 2022 05:08:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-27 21:35:07.980397
• Title: Phishing Attacks Detection -- A Machine Learning-Based Approach
• Title（参考訳）: フィッシング攻撃検出 - 機械学習に基づくアプローチ
• Authors: Fatima Salahdine, Zakaria El Mrabet, Naima Kaabouch
• Abstract要約: フィッシング攻撃は、ユーザーのメールが機密で機密性の高い情報を不正に盗むことを目的とした、最も一般的なソーシャルエンジニアリング攻撃の1つだ。 本稿では,機械学習に基づくフィッシング攻撃検出手法を提案する。 ノースダコタ大学のメールサービスを対象とした4000件以上のフィッシングメールを収集し分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6445605125467573
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Phishing attacks are one of the most common social engineering attacks targeting users emails to fraudulently steal confidential and sensitive information. They can be used as a part of more massive attacks launched to gain a foothold in corporate or government networks. Over the last decade, a number of anti-phishing techniques have been proposed to detect and mitigate these attacks. However, they are still inefficient and inaccurate. Thus, there is a great need for efficient and accurate detection techniques to cope with these attacks. In this paper, we proposed a phishing attack detection technique based on machine learning. We collected and analyzed more than 4000 phishing emails targeting the email service of the University of North Dakota. We modeled these attacks by selecting 10 relevant features and building a large dataset. This dataset was used to train, validate, and test the machine learning algorithms. For performance evaluation, four metrics have been used, namely probability of detection, probability of miss-detection, probability of false alarm, and accuracy. The experimental results show that better detection can be achieved using an artificial neural network.
• Abstract（参考訳）: フィッシング攻撃は、ユーザーのメールが機密で機密性の高い情報を不正に盗むことを目的とした、最も一般的なソーシャルエンジニアリング攻撃の1つだ。 企業や政府ネットワークの基盤となるために、より大規模な攻撃の一部として使用できる。 過去10年間で、これらの攻撃を検知し緩和するために、多くのアンチフィッシング技術が提案されている。 しかし、それらはまだ非効率で不正確である。 したがって、これらの攻撃に対処するために、効率的で正確な検出技術が必要である。 本稿では,機械学習に基づくフィッシング攻撃検出手法を提案する。 ノースダコタ大学のメールサービスを対象とした4000件以上のフィッシングメールを収集し分析した。 関連する10の機能を選択し,大規模なデータセットを構築することで,これらの攻撃をモデル化した。 このデータセットは、機械学習アルゴリズムのトレーニング、検証、テストに使用された。 性能評価には、検出の確率、誤検出の確率、誤報の確率、正確性という4つの指標が用いられている。 実験の結果,ニューラルネットワークを用いた検出精度の向上が期待できることがわかった。

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