論文の概要: A Sophisticated Framework for the Accurate Detection of Phishing Websites

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09735v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 14:26:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 21:44:54.565947
• Title: A Sophisticated Framework for the Accurate Detection of Phishing Websites
• Title（参考訳）: フィッシングウェブサイトの正確な検出のための高度化フレームワーク
• Authors: Asif Newaz, Farhan Shahriyar Haq, Nadim Ahmed,
• Abstract要約: フィッシング(英: Phishing)は、ますます洗練されたサイバー攻撃形態であり、世界中の企業に巨額の経済的損害を与えている。 本稿では,フィッシングサイトを検出するための包括的手法を提案する。 特徴選択, 欲求アルゴリズム, クロスバリデーション, 深層学習を組み合わせて, 洗練された積み重ねアンサンブルを構築している。
• 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: Phishing is an increasingly sophisticated form of cyberattack that is inflicting huge financial damage to corporations throughout the globe while also jeopardizing individuals' privacy. Attackers are constantly devising new methods of launching such assaults and detecting them has become a daunting task. Many different techniques have been suggested, each with its own pros and cons. While machine learning-based techniques have been most successful in identifying such attacks, they continue to fall short in terms of performance and generalizability. This paper proposes a comprehensive methodology for detecting phishing websites. The goal is to design a system that is capable of accurately distinguishing phishing websites from legitimate ones and provides generalized performance over a broad variety of datasets. A combination of feature selection, greedy algorithm, cross-validation, and deep learning methods have been utilized to construct a sophisticated stacking ensemble classifier. Extensive experimentation on four different phishing datasets was conducted to evaluate the performance of the proposed technique. The proposed algorithm outperformed the other existing phishing detection models obtaining accuracy of 97.49%, 98.23%, 97.48%, and 98.20% on dataset-1 (UCI Phishing Websites Dataset), dataset-2 (Phishing Dataset for Machine Learning: Feature Evaluation), dataset-3 (Phishing Websites Dataset), and dataset-4 (Web page phishing detection), respectively. The high accuracy values obtained across all datasets imply the models' generalizability and effectiveness in the accurate identification of phishing websites.
• Abstract（参考訳）: フィッシング(英: Phishing)は、ますます洗練されたサイバー攻撃形態であり、世界中の企業に大きな金融被害を与えつつ、個人のプライバシーを危険にさらしている。 攻撃者は、このような攻撃を発射し、それを検知する新しい方法を常に考案している。 様々な技法が提案されており、それぞれに独自の長所と短所がある。 機械学習ベースのテクニックは、このような攻撃を識別するのに最も成功したが、パフォーマンスと一般化性の観点からは、依然として不足している。 本稿では,フィッシングサイトを検出するための包括的手法を提案する。 目的は、フィッシングウェブサイトを正当なものと正確に区別し、幅広いデータセットに対して一般化されたパフォーマンスを提供するシステムの設計である。 特徴選択, 欲求アルゴリズム, クロスバリデーション, 深層学習法の組み合わせにより, 洗練された階層化アンサンブル分類器を構築した。 提案手法の性能評価のために, 4種類のフィッシングデータセットの大規模実験を行った。 提案アルゴリズムは、データセット-1(UCI Phishing Websites Dataset)、データセット-2(機械学習のためのPhishing Dataset: Feature Evaluation)、データセット-3(Phishing Websites Dataset)、データセット-4(Webページフィッシング検出)において、97.49%、98.23%、97.48%、98.20%の精度を得る他の既存のフィッシング検出モデルよりも優れていた。 すべてのデータセットで得られた高い精度の値は、フィッシングウェブサイトの正確な識別におけるモデルの一般化可能性と有効性を示唆している。

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