論文の概要: AntiPhishStack: LSTM-based Stacked Generalization Model for Optimized
Phishing URL Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08947v2
- Date: Sun, 21 Jan 2024 09:05:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-23 19:04:47.122217
- Title: AntiPhishStack: LSTM-based Stacked Generalization Model for Optimized
Phishing URL Detection
- Title（参考訳）: AntiPhishStack: 最適化フィッシングURL検出のためのLSTMに基づくスタック一般化モデル
- Authors: Saba Aslam, Hafsa Aslam, Arslan Manzoor, Chen Hui, Abdur Rasool
- Abstract要約: 本稿では,フィッシングサイトを検出するための2相スタック一般化モデルであるAntiPhishStackを提案する。
このモデルは、URLと文字レベルのTF-IDF特徴の学習を対称的に活用し、新たなフィッシング脅威に対処する能力を高める。
良性およびフィッシングまたは悪意のあるURLを含む2つのベンチマークデータセットに対する実験的検証は、既存の研究と比較して96.04%の精度で、このモデルの例外的な性能を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.32141666878560626
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The escalating reliance on revolutionary online web services has introduced
heightened security risks, with persistent challenges posed by phishing despite
extensive security measures. Traditional phishing systems, reliant on machine
learning and manual features, struggle with evolving tactics. Recent advances
in deep learning offer promising avenues for tackling novel phishing challenges
and malicious URLs. This paper introduces a two-phase stack generalized model
named AntiPhishStack, designed to detect phishing sites. The model leverages
the learning of URLs and character-level TF-IDF features symmetrically,
enhancing its ability to combat emerging phishing threats. In Phase I, features
are trained on a base machine learning classifier, employing K-fold
cross-validation for robust mean prediction. Phase II employs a two-layered
stacked-based LSTM network with five adaptive optimizers for dynamic
compilation, ensuring premier prediction on these features. Additionally, the
symmetrical predictions from both phases are optimized and integrated to train
a meta-XGBoost classifier, contributing to a final robust prediction. The
significance of this work lies in advancing phishing detection with
AntiPhishStack, operating without prior phishing-specific feature knowledge.
Experimental validation on two benchmark datasets, comprising benign and
phishing or malicious URLs, demonstrates the model's exceptional performance,
achieving a notable 96.04% accuracy compared to existing studies. This research
adds value to the ongoing discourse on symmetry and asymmetry in information
security and provides a forward-thinking solution for enhancing network
security in the face of evolving cyber threats.
- Abstract（参考訳）: 革命的なオンラインウェブサービスへの依存が拡大し、セキュリティリスクが高まった。
従来のフィッシングシステムは、機械学習と手動機能に依存しており、進化する戦術に苦しむ。
ディープラーニングの最近の進歩は、新しいフィッシングチャレンジと悪意のあるurlに取り組むための有望な手段を提供する。
本稿では,フィッシングサイトを検出するための2相スタック一般化モデルであるAntiPhishStackを提案する。
このモデルは、URLと文字レベルのTF-IDF特徴の学習を対称的に活用し、新たなフィッシング脅威に対処する能力を高める。
フェーズIでは、特徴をベース機械学習分類器でトレーニングし、強靭な平均予測にK倍のクロスバリデーションを用いる。
フェーズIIでは、動的コンパイルのための5つの適応オプティマイザを備えた2層スタックベースのLSTMネットワークが採用され、これらの特徴のプレミア予測が保証されている。
さらに、両方の位相からの対称予測は最適化され、メタXGBoost分類器を訓練するために統合され、最終的な堅牢な予測に寄与する。
この作業の重要性は、以前のフィッシング固有の機能知識なしで運用するAntiPhishStackによるフィッシング検出の進行にある。
良性およびフィッシングまたは悪意のあるurlを含む2つのベンチマークデータセットの実験的検証は、モデルの例外的なパフォーマンスを示し、既存の研究と比較して96.04%の精度を達成している。
本研究は、情報セキュリティにおける対称性と非対称性に関する議論に価値を付加し、サイバー脅威の進展に直面したネットワークセキュリティを強化するための先進的なソリューションを提供する。
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