論文の概要: Position Paper: Think Globally, React Locally -- Bringing Real-time Reference-based Website Phishing Detection on macOS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18236v2
• Date: Thu, 4 Jul 2024 09:37:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 22:54:33.714110
• Title: Position Paper: Think Globally, React Locally -- Bringing Real-time Reference-based Website Phishing Detection on macOS
• Title（参考訳）: ポジションペーパー: macOSでリアルタイム参照ベースのWebサイトフィッシング検出を実現するReactをグローバルにローカルに考える
• Authors: Ivan Petrukha, Nataliia Stulova, Sergii Kryvoblotskyi,
• Abstract要約: 最近のフィッシング攻撃の急増は、従来の反フィッシング・ブラックリストのアプローチの有効性を弱め続けている。 デバイス上でのフィッシング防止ソリューションは、ローカルで高速なフィッシング検出を提供するため、人気が高まっている。 コンピュータビジョンとデバイス上の機械学習モデルを組み合わせてウェブサイトをリアルタイムで分析するフィッシング検出ソリューションを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4962561299282114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background. The recent surge in phishing attacks keeps undermining the effectiveness of the traditional anti-phishing blacklist approaches. On-device anti-phishing solutions are gaining popularity as they offer faster phishing detection locally. Aim. We aim to eliminate the delay in recognizing and recording phishing campaigns in databases via on-device solutions that identify phishing sites immediately when encountered by the user rather than waiting for a web crawler's scan to finish. Additionally, utilizing operating system-specific resources and frameworks, we aim to minimize the impact on system performance and depend on local processing to protect user privacy. Method. We propose a phishing detection solution that uses a combination of computer vision and on-device machine learning models to analyze websites in real time. Our reference-based approach analyzes the visual content of webpages, identifying phishing attempts through layout analysis, credential input areas detection, and brand impersonation criteria combination. Results. Our case study shows it's feasible to perform background processing on-device continuously, for the case of the web browser requiring the resource use of 16% of a single CPU core and less than 84MB of RAM on Apple M1 while maintaining the accuracy of brand logo detection at 46.6% (comparable with baselines), and of Credential Requiring Page detection at 98.1% (improving the baseline by 3.1%), within the test dataset. Conclusions. Our results demonstrate the potential of on-device, real-time phishing detection systems to enhance cybersecurity defensive technologies and extend the scope of phishing detection to more similar regions of interest, e.g., email clients and messenger windows.
• Abstract（参考訳）: 背景。 最近のフィッシング攻撃の急増は、従来の反フィッシング・ブラックリストのアプローチの有効性を損なうものとなっている。 デバイス上でのフィッシング防止ソリューションは、ローカルで高速なフィッシング検出を提供するため、人気が高まっている。 エイム。 我々は,Webクローラのスキャンが終了するのを待つのではなく,ユーザが遭遇した直後にフィッシングサイトを識別するオンデバイスソリューションにより,データベースにおけるフィッシングキャンペーンの認識と記録の遅延を回避することを目的としている。 さらに,オペレーティングシステム固有のリソースやフレームワークを利用することで,システムパフォーマンスへの影響を最小限に抑え,ユーザのプライバシ保護のためにローカル処理に依存することを目指す。 方法。 コンピュータビジョンとデバイス上の機械学習モデルを組み合わせてウェブサイトをリアルタイムで分析するフィッシング検出ソリューションを提案する。 本手法は,Webページの視覚的内容を分析し,レイアウト解析,クレデンシャル入力領域の検出,ブランドの偽造基準の組み合わせによるフィッシングの試みを同定する。 結果。 ケーススタディでは、単一のCPUコアの16%、Apple M1の84MB未満のRAMを必要とするWebブラウザや、46.6%(ベースラインと比較可能)のブランドロゴ検出精度、98.1%(ベースラインを3.1%改善可能)のクレデンシャルページ検出精度を維持しながら、デバイス上でバックグラウンド処理を継続的に行うことが可能であることを示しています。 結論。 本研究は, デバイス上でのリアルタイムフィッシング検出システムにより, サイバーセキュリティ保護技術を強化し, フィッシング検出範囲を, メールクライアントやメールウィンドウなど, より類似した領域に拡大する可能性を示すものである。

関連論文リスト

• Multimodal Large Language Models for Phishing Webpage Detection and Identification [29.291474807301594]
  フィッシングWebページの検出における大規模言語モデル(LLM)の有効性について検討した。 我々のシステムは高精度で高い検出率を達成する。 また、決定の解釈可能な証拠も提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-12T06:36:08Z)
• PhishNet: A Phishing Website Detection Tool using XGBoost [1.777434178384403]
  PhisNetは最先端のWebアプリケーションで、高度な機械学習を使ってフィッシングサイトを検出するように設計されている。 個人や組織が堅牢なAIフレームワークを通じてフィッシング攻撃を特定し予防することを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-29T21:31:13Z)
• Next Generation of Phishing Attacks using AI powered Browsers [0.0]
  精度98.32%、精度98.62%、リコール97.86%、F1スコア98.24%であった。 15日間にわたるゼロデイフィッシング攻撃検出テストでは、以前は目に見えない脅威を識別するモデルの能力が明らかにされた。 このモデルは、Googleの安全なブラウジングによる検出を回避したフィッシングURLをうまく検出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-18T12:24:36Z)
• KnowPhish: Large Language Models Meet Multimodal Knowledge Graphs for Enhancing Reference-Based Phishing Detection [36.014171641453615]
  各ブランドに関する情報が豊富な20万のブランドを含む,自動知識収集パイプラインを提案する。 KnowPhishは、既存の参照ベースのフィッシング検出器の性能を高めるために使用できる。 結果として得られたマルチモーダルフィッシング検出手法であるKnowPhish Detectorは,ロゴの有無にかかわらずフィッシングWebページを検出することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-04T17:38:32Z)
• Fight Hardware with Hardware: System-wide Detection and Mitigation of Side-Channel Attacks using Performance Counters [45.493130647468675]
  キャッシュベースのサイドチャネル攻撃を悪用しようとする悪意のあるアプリケーションをシステム全体で検出するカーネルレベルのインフラを提案する。 このインフラストラクチャは、マシン上で動作するすべてのアプリケーションから実行時に情報を集めるために、ハードウェアパフォーマンスカウンタに依存している。 これらの測定から高レベルの検出指標が導出され、悪意のあるアプリケーションを迅速に検出する可能性の最大化が図られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T15:45:38Z)
• A survey on hardware-based malware detection approaches [45.24207460381396]
  ハードウェアベースのマルウェア検出アプローチは、ハードウェアパフォーマンスカウンタと機械学習技術を活用する。 このアプローチを慎重に分析し、最も一般的な方法、アルゴリズム、ツール、および輪郭を形成するデータセットを解明します。 この議論は、協調的有効性のための混合ハードウェアとソフトウェアアプローチの構築、ハードウェア監視ユニットの不可欠な拡張、ハードウェアイベントとマルウェアアプリケーションの間の相関関係の理解を深めている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-22T13:00:41Z)
• DRSM: De-Randomized Smoothing on Malware Classifier Providing Certified Robustness [58.23214712926585]
  我々は,マルウェア検出領域の非ランダム化スムース化技術を再設計し,DRSM(De-Randomized Smoothed MalConv)を開発した。 具体的には,実行可能ファイルの局所構造を最大に保ちながら,逆数バイトの影響を確実に抑制するウィンドウアブレーション方式を提案する。 私たちは、マルウェア実行ファイルの静的検出という領域で、認証された堅牢性を提供する最初の人です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T17:25:22Z)
• PhishSim: Aiding Phishing Website Detection with a Feature-Free Tool [12.468922937529966]
  正規化圧縮距離(NCD)を用いたフィッシングサイト検出のための機能フリー手法を提案する。 この尺度は2つのウェブサイトの類似性を圧縮することで計算し、特徴抽出を行う必要がなくなる。 我々はFurthest Point Firstアルゴリズムを用いてフィッシングプロトタイプ抽出を行い、フィッシングWebページのクラスタを表すインスタンスを選択する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-13T20:44:03Z)
• Towards Web Phishing Detection Limitations and Mitigation [21.738240693843295]
  フィッシングサイトが機械学習に基づく検出をバイパスする方法を示す。 100Kフィッシング・ベナンサイトを用いた実験では、有望な精度(98.8%)を示した。 本稿では,ロジスティック回帰に基づくよりレジリエントなモデルであるAnti-SubtlePhishを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-03T04:26:04Z)
• Being Single Has Benefits. Instance Poisoning to Deceive Malware Classifiers [47.828297621738265]
  攻撃者は、マルウェア分類器を訓練するために使用されるデータセットをターゲットとした、高度で効率的な中毒攻撃を、どのように起動できるかを示す。 マルウェア検出領域における他の中毒攻撃とは対照的に、我々の攻撃はマルウェアファミリーではなく、移植されたトリガーを含む特定のマルウェアインスタンスに焦点を当てている。 我々は、この新たに発見された深刻な脅威に対する将来の高度な防御に役立つ包括的検出手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-30T15:27:44Z)
• Defending Water Treatment Networks: Exploiting Spatio-temporal Effects for Cyber Attack Detection [46.67179436529369]
  水処理ネットワーク(WTN)は地域社会と公衆衛生にとって重要なインフラであり、WTNはサイバー攻撃に弱い。 WTNにおけるサイバー攻撃の時間的特性をモデル化し,WTNを防御する構造的異常検出フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-26T15:56:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。