論文の概要: TransURL: Improving malicious URL detection with multi-layer Transformer encoding and multi-scale pyramid features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00508v3
• Date: Fri, 21 Mar 2025 13:48:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 15:40:09.590597
• Title: TransURL: Improving malicious URL detection with multi-layer Transformer encoding and multi-scale pyramid features
• Title（参考訳）: TransURL: マルチレイヤトランスフォーマーエンコーディングとマルチスケールピラミッド機能による悪意のあるURL検出の改善
• Authors: Ruitong Liu, Yanbin Wang, Zhenhao Guo, Haitao Xu, Zhan Qin, Wenrui Ma, Fan Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,悪意のあるURL検出のための新しい手法であるTransURLを提案する。 この方法は、3つの特徴モジュールで文字認識変換器を協調訓練することで実現される。 実験の結果, 従来の方法と比較して有意な改善が認められた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.873643699502853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning progress is advancing the detection of malicious URLs. However, advanced Transformers applied to URLs face difficulties in extracting local information, character-level details, and structural relationships. To address these challenges, we propose a novel approach for malicious URL detection, named TransURL. This method is implemented by co-training the character-aware Transformer with three feature modules: Multi-Layer Encoding, Multi-Scale Feature Learning, and Spatial Pyramid Attention. This specialized Transformer enables TransURL to extract embeddings with character-level information from URL token sequences, with the three modules aiding the fusion of multi-layer Transformer encodings and the capture of multi-scale local details and structural relationships. The proposed method is evaluated across several challenging scenarios, including class imbalance learning, multi-classification, cross-dataset testing, and adversarial sample attacks. Experimental results demonstrate a significant improvement compared to previous methods. For instance, it achieved a peak F1-score improvement of 40% in class-imbalanced scenarios and surpassed the best baseline by 14.13% in accuracy for adversarial attack scenarios. Additionally, a case study demonstrated that our method accurately identified all 30 active malicious web pages, whereas two previous state-of-the-art methods missed 4 and 7 malicious web pages, respectively. The codes and data are available at: https://github.com/Vul-det/TransURL/.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の進歩により、悪意のあるURLの検出が進んでいる。 しかし、URLに適用された高度なトランスフォーマーは、ローカル情報、文字レベルの詳細、構造的関係の抽出に困難に直面している。 これらの課題に対処するために、悪意のあるURL検出のための新しいアプローチであるTransURLを提案する。 本手法は,多層符号化,マルチスケール特徴学習,空間ピラミッド注意という3つの特徴モジュールで文字認識変換器を協調訓練することにより実現される。 この特殊なTransformerは、URLトークンシーケンスから文字レベルの情報を含む埋め込みを抽出し、多層トランスフォーマーエンコーディングの融合を支援し、マルチスケールのローカル詳細と構造的関係をキャプチャする。 提案手法は, クラス不均衡学習, マルチクラス化, クロスデータセットテスト, 対向サンプル攻撃など, 難易度の高いシナリオで評価される。 実験の結果, 従来の方法と比較して有意な改善が認められた。 例えば、クラス不均衡のシナリオでは最大40%のF1スコア向上を達成し、敵の攻撃シナリオでは14.13%の精度で最高のベースラインを突破した。 さらに,本手法は,30のアクティブなWebページを正確に識別するのに対し,従来手法では4ページと7ページが欠落していた。 コードとデータは、https://github.com/Vul-det/TransURL/.comで公開されている。

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