論文の概要: Evaluating the Effectiveness and Robustness of Visual Similarity-based Phishing Detection Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19598v2
• Date: Thu, 30 Jan 2025 02:48:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-01 01:16:53.724562
• Title: Evaluating the Effectiveness and Robustness of Visual Similarity-based Phishing Detection Models
• Title（参考訳）: 視覚的類似性に基づくフィッシング検出モデルの有効性とロバスト性の評価
• Authors: Fujiao Ji, Kiho Lee, Hyungjoon Koo, Wenhao You, Euijin Choo, Hyoungshick Kim, Doowon Kim,
• Abstract要約: フィッシング攻撃は、犠牲者を欺くために合法的なウェブサイトの視覚的外観を精巧に再現する。 視覚的類似性に基づく検出システムは効果的な対策として現れてきたが、現実のシナリオにおけるその有効性と堅牢性は過小評価されている。 実世界のフィッシングWebサイトの大規模データセットを用いて、一般的な視覚的類似性に基づくフィッシングモデルの有効性とロバスト性を網羅的に検証し、評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.334870703744498
• License:
• Abstract: Phishing attacks pose a significant threat to Internet users, with cybercriminals elaborately replicating the visual appearance of legitimate websites to deceive victims. Visual similarity-based detection systems have emerged as an effective countermeasure, but their effectiveness and robustness in real-world scenarios have been underexplored. In this paper, we comprehensively scrutinize and evaluate the effectiveness and robustness of popular visual similarity-based anti-phishing models using a large-scale dataset of 451k real-world phishing websites. Our analyses of the effectiveness reveal that while certain visual similarity-based models achieve high accuracy on curated datasets in the experimental settings, they exhibit notably low performance on real-world datasets, highlighting the importance of real-world evaluation. Furthermore, we find that the attackers evade the detectors mainly in three ways: (1) directly attacking the model pipelines, (2) mimicking benign logos, and (3) employing relatively simple strategies such as eliminating logos from screenshots. To statistically assess the resilience and robustness of existing models against adversarial attacks, we categorize the strategies attackers employ into visible and perturbation-based manipulations and apply them to website logos. We then evaluate the models' robustness using these adversarial samples. Our findings reveal potential vulnerabilities in several models, emphasizing the need for more robust visual similarity techniques capable of withstanding sophisticated evasion attempts. We provide actionable insights for enhancing the security of phishing defense systems, encouraging proactive actions.
• Abstract（参考訳）: フィッシング攻撃はインターネットユーザーにとって重大な脅威となり、サイバー犯罪者は被害者を騙すために合法的なウェブサイトの視覚的外観を精巧に再現する。 視覚的類似性に基づく検出システムは効果的な対策として現れてきたが、現実のシナリオにおけるその有効性と堅牢性は過小評価されている。 本稿では,451kのリアルタイムフィッシングWebサイトの大規模データセットを用いて,一般的な視覚的類似性に基づくアンチフィッシングモデルの有効性とロバスト性を包括的に検証し,評価する。 実験結果から,特定の視覚的類似性に基づくモデルでは,実験環境においてキュレートされたデータセットに対して高い精度が得られるが,実世界のデータセットでは顕著に性能が低下し,実世界の評価の重要性が浮き彫りにされていることが明らかになった。 さらに,攻撃者は,(1)モデルパイプラインを直接攻撃する,(2)良性ロゴを模倣する,(3)スクリーンショットからロゴを除去するといった比較的単純な戦略を採用する,という3つの方法で検出を回避していることがわかった。 敵攻撃に対する既存モデルのレジリエンスとロバスト性を統計的に評価するために,攻撃者が目視および摂動に基づく操作に利用する戦略を分類し,それらをウェブサイトロゴに適用する。 次に、これらの逆数サンプルを用いてモデルのロバスト性を評価する。 以上の結果から,より堅牢な視覚的類似性技術の必要性が強調され,高度な回避の試みに耐える可能性が示唆された。 我々は、フィッシング防衛システムの安全性を高め、積極的な行動を促すための実用的な洞察を提供する。

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