論文の概要: Measuring and Modeling the Free Content Web
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14359v1
- Date: Wed, 26 Apr 2023 04:17:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-28 12:24:54.035530
- Title: Measuring and Modeling the Free Content Web
- Title（参考訳）: 無料コンテンツWebの測定とモデル化
- Authors: Abdulrahman Alabduljabbar and Runyu Ma and Ahmed Abusnaina and Rhongho
Jang and Songqing Chen and DaeHun Nyang and and David Mohaisen
- Abstract要約: 無料コンテンツとプレミアムウェブサイトの類似点と相違点について検討する。
リスク分析では,Webサイトおよびコンポーネントレベルで,これらのウェブサイトの悪意について検討・検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.982229874909978
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Free content websites that provide free books, music, games, movies, etc.,
have existed on the Internet for many years. While it is a common belief that
such websites might be different from premium websites providing the same
content types, an analysis that supports this belief is lacking in the
literature. In particular, it is unclear if those websites are as safe as their
premium counterparts. In this paper, we set out to investigate, by analysis and
quantification, the similarities and differences between free content and
premium websites, including their risk profiles. To conduct this analysis, we
assembled a list of 834 free content websites offering books, games, movies,
music, and software, and 728 premium websites offering content of the same
type. We then contribute domain-, content-, and risk-level analysis, examining
and contrasting the websites' domain names, creation times, SSL certificates,
HTTP requests, page size, average load time, and content type. For risk
analysis, we consider and examine the maliciousness of these websites at the
website- and component-level. Among other interesting findings, we show that
free content websites tend to be vastly distributed across the TLDs and exhibit
more dynamics with an upward trend for newly registered domains. Moreover, the
free content websites are 4.5 times more likely to utilize an expired
certificate, 19 times more likely to be malicious at the website level, and
2.64 times more likely to be malicious at the component level. Encouraged by
the clear differences between the two types of websites, we explore the
automation and generalization of the risk modeling of the free content risky
websites, showing that a simple machine learning-based technique can produce
86.81\% accuracy in identifying them.
- Abstract（参考訳）: 無料の書籍、音楽、ゲーム、映画などを提供する無料コンテンツサイトは、長年インターネット上に存在してきた。
このようなウェブサイトは、同一のコンテンツタイプを提供する高級ウェブサイトとは異なっているという見方が一般的であるが、この信念を支持する分析は文献に欠けている。
特に、これらのウェブサイトがプレミアムサイトと同じくらい安全かどうかは不明だ。
本稿では,リスクプロファイルを含むフリーコンテンツとプレミアムwebサイトとの類似性と相違を分析・定量化することで調査する。
この分析を行うために、書籍、ゲーム、映画、音楽、ソフトウェアを提供する834の無料コンテンツウェブサイトと、同じタイプのコンテンツを提供する728のプレミアムWebサイトのリストを作成しました。
次に、ドメイン、コンテンツ、リスクレベルの分析に貢献し、ウェブサイトのドメイン名、作成時間、SSL証明書、HTTPリクエスト、ページサイズ、平均ロード時間、コンテンツタイプを調べて比較します。
リスク分析では,Webサイトおよびコンポーネントレベルで,これらのウェブサイトの悪意について検討・検討する。
その他の興味深い発見として、無料コンテンツサイトはTLDに広く分散し、新たに登録されたドメインの傾向が上昇する傾向にある。
さらに、無料コンテンツウェブサイトは、期限切れの証明書を利用する確率が4.5倍、ウェブサイトレベルでは19倍、コンポーネントレベルでは2.64倍である。
両Webサイト間の明確な相違を考慮し、自由コンテンツリスクWebサイトのリスクモデリングの自動化と一般化について検討し、単純な機械学習ベースの技術がそれらを識別する際に86.81\%の精度が得られることを示した。
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