論文の概要: Phishing Website Detection through Multi-Model Analysis of HTML Content
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04820v3
- Date: Wed, 10 Jul 2024 10:47:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-11 21:59:38.349447
- Title: Phishing Website Detection through Multi-Model Analysis of HTML Content
- Title（参考訳）: HTMLコンテンツのマルチモデル解析によるフィッシングサイトの検出
- Authors: Furkan Çolhak, Mert İlhan Ecevit, Bilal Emir Uçar, Reiner Creutzburg, Hasan Dağ,
- Abstract要約: 本研究では,HTMLコンテンツに着目した高度な検出モデルを導入することにより,フィッシングのプレス問題に対処する。
提案手法は、構造化表データのための特殊多層パーセプトロン(MLP)モデルと、テキストの特徴を解析するための2つの事前学習自然言語処理(NLP)モデルを統合する。
2つのNLPと1つのモデルであるMultiText-LPの融合により、96.80 F1スコアと97.18精度スコアが得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The way we communicate and work has changed significantly with the rise of the Internet. While it has opened up new opportunities, it has also brought about an increase in cyber threats. One common and serious threat is phishing, where cybercriminals employ deceptive methods to steal sensitive information.This study addresses the pressing issue of phishing by introducing an advanced detection model that meticulously focuses on HTML content. Our proposed approach integrates a specialized Multi-Layer Perceptron (MLP) model for structured tabular data and two pretrained Natural Language Processing (NLP) models for analyzing textual features such as page titles and content. The embeddings from these models are harmoniously combined through a novel fusion process. The resulting fused embeddings are then input into a linear classifier. Recognizing the scarcity of recent datasets for comprehensive phishing research, our contribution extends to the creation of an up-to-date dataset, which we openly share with the community. The dataset is meticulously curated to reflect real-life phishing conditions, ensuring relevance and applicability. The research findings highlight the effectiveness of the proposed approach, with the CANINE demonstrating superior performance in analyzing page titles and the RoBERTa excelling in evaluating page content. The fusion of two NLP and one MLP model,termed MultiText-LP, achieves impressive results, yielding a 96.80 F1 score and a 97.18 accuracy score on our research dataset. Furthermore, our approach outperforms existing methods on the CatchPhish HTML dataset, showcasing its efficacies.
- Abstract（参考訳）: コミュニケーションや仕事の仕方は、インターネットの台頭とともに大きく変化した。
新たな機会が開かれた一方で、サイバー脅威の増加ももたらした。
この研究は、HTMLコンテンツに細心の注意を払ってフォーカスする高度な検出モデルを導入することで、フィッシングの急激な問題に対処する。
提案手法は,構造化表データのための特殊多層パーセプトロン(MLP)モデルと,ページタイトルやコンテンツなどのテキストの特徴を解析するための2つの事前学習自然言語処理(NLP)モデルを統合する。
これらのモデルからの埋め込みは、新しい融合プロセスを通じて調和して結合される。
結果として生じる融合埋め込みは線形分類器に入力される。
総合的なフィッシング研究のための最近のデータセットの不足を認識し、我々の貢献は、コミュニティとオープンに共有する最新のデータセットの作成にまで及ぶ。
データセットは、実生活のフィッシング条件を反映し、妥当性と適用性を保証するために慎重にキュレートされている。
CANINEはページタイトルの分析に優れた性能を示し,RoBERTaはページコンテンツの評価に優れていた。
2つのNLPと1つのMLPモデルの融合により、96.80 F1スコアと97.18精度スコアが得られた。
さらに,提案手法はCatchPhish HTMLデータセットの既存手法よりも優れており,有効性を示している。
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