Fugu-MT 論文翻訳(概要): Phishing URL Detection: A Network-based Approach Robust to Evasion

論文の概要: Phishing URL Detection: A Network-based Approach Robust to Evasion

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01454v1
Date: Sat, 3 Sep 2022 16:09:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-07 15:20:03.812359
Title: Phishing URL Detection: A Network-based Approach Robust to Evasion
Title（参考訳）: フィッシングurl検出:回避に堅牢なネットワークベースのアプローチ
Authors: Taeri Kim, Noseong Park, Jiwon Hong, Sang-Wook Kim
Abstract要約: 本稿では,正規パターンを付加したフィッシングURLを正確に検出するネットワークベースの推論手法を提案する。本手法は, 各種実験において, 最先端の手法よりも優れた検出性能を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.786802845563745
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Many cyberattacks start with disseminating phishing URLs. When clicking these phishing URLs, the victim's private information is leaked to the attacker. There have been proposed several machine learning methods to detect phishing URLs. However, it still remains under-explored to detect phishing URLs with evasion, i.e., phishing URLs that pretend to be benign by manipulating patterns. In many cases, the attacker i) reuses prepared phishing web pages because making a completely brand-new set costs non-trivial expenses, ii) prefers hosting companies that do not require private information and are cheaper than others, iii) prefers shared hosting for cost efficiency, and iv) sometimes uses benign domains, IP addresses, and URL string patterns to evade existing detection methods. Inspired by those behavioral characteristics, we present a network-based inference method to accurately detect phishing URLs camouflaged with legitimate patterns, i.e., robust to evasion. In the network approach, a phishing URL will be still identified as phishy even after evasion unless a majority of its neighbors in the network are evaded at the same time. Our method consistently shows better detection performance throughout various experimental tests than state-of-the-art methods, e.g., F-1 of 0.89 for our method vs. 0.84 for the best feature-based method.
Abstract（参考訳）: 多くのサイバー攻撃はフィッシングURLの拡散から始まる。これらのフィッシングURLをクリックすると、被害者の個人情報が攻撃者に漏洩する。フィッシングURLを検出する機械学習手法が提案されている。しかし、いまだにフィッシングURLの回避、すなわちパターンを操作することで良心的なふりをするフィッシングURLを検出するために探索されていない。多くの場合攻撃者は i) フィッシングウェブページの再利用は,全く新しいセットの作成に費用がかかるため,自明な費用を要しない。二民間情報を必要とせず、他の者より安いホスティング事業者を好むこと。三コスト効率の面で共有ホスティングを好むこと。 iv) 時に、既存の検出メソッドを避けるために、良性ドメイン、IPアドレス、URL文字列パターンを使用する。そこで,これらの行動特性に触発されて,正当なパターン,すなわち回避にロバストなフィッシングurlを正確に検出するネットワークベース推論手法を提案する。ネットワークアプローチでは、フィッシングurlは、ネットワーク内の隣人の大多数が同時に回避されない限り、回避後もファシィとして識別される。本手法は,最先端の手法であるf-1が0.89であるのに対して,優れた特徴量に基づく手法では0.84である。

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