論文の概要: PhishLang: A Lightweight, Client-Side Phishing Detection Framework using MobileBERT for Real-Time, Explainable Threat Mitigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05667v2
- Date: Mon, 9 Sep 2024 23:46:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 22:32:06.018920
- Title: PhishLang: A Lightweight, Client-Side Phishing Detection Framework using MobileBERT for Real-Time, Explainable Threat Mitigation
- Title（参考訳）: PhishLang: MobileBERTを使った軽量クライアントサイドフィッシング検出フレームワーク
- Authors: Sayak Saha Roy, Shirin Nilizadeh,
- Abstract要約: 本稿では,フィッシングサイト検出に特化して設計されたオープンソースの軽量言語モデルであるPhishLangを紹介する。
我々は,高速かつメモリ効率のよいBERTアーキテクチャであるMobileBERTを用いて,フィッシング攻撃の特徴となるきめ細かい特徴を学習する。
3.5ヶ月のテスト期間を経て、PhishLangは25,796個のフィッシングURLを特定した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.014087730099599
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we introduce PhishLang, an open-source, lightweight language model specifically designed for phishing website detection through contextual analysis of the website. Unlike traditional heuristic or machine learning models that rely on static features and struggle to adapt to new threats, and deep learning models that are computationally intensive, our model leverages MobileBERT, a fast and memory-efficient variant of the BERT architecture, to learn granular features characteristic of phishing attacks. PhishLang operates with minimal data preprocessing and offers performance comparable to leading deep learning anti-phishing tools, while being significantly faster and less resource-intensive. Over a 3.5-month testing period, PhishLang successfully identified 25,796 phishing URLs, many of which were undetected by popular antiphishing blocklists, thus demonstrating its potential to enhance current detection measures. Capitalizing on PhishLang's resource efficiency, we release the first open-source fully client-side Chromium browser extension that provides inference locally without requiring to consult an online blocklist and can be run on low-end systems with no impact on inference times. Our implementation not only outperforms prevalent (server-side) phishing tools, but is significantly more effective than the limited commercial client-side measures available. Furthermore, we study how PhishLang can be integrated with GPT-3.5 Turbo to create explainable blocklisting -- which, upon detection of a website, provides users with detailed contextual information about the features that led to a website being marked as phishing.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,PhishLangについて紹介する。PhishLangは,Webサイトのコンテキスト解析を通じてWebサイト検出をフィッシングするための,オープンソースの軽量言語モデルである。
静的な特徴に依存し、新たな脅威に適応するのに苦労する従来のヒューリスティックあるいは機械学習モデルや、計算集約的なディープラーニングモデルとは異なり、当社のモデルはBERTアーキテクチャの高速かつメモリ効率のよいモデルであるMobileBERTを活用して、フィッシング攻撃の特徴となるきめ細かい特徴を学習する。
PhishLangは最小限のデータ前処理で動作し、ディープラーニングのアンチフィッシングツールに匹敵するパフォーマンスを提供する。
3.5ヶ月にわたるテスト期間において、PhishLangは25,796個のフィッシングURLを識別した。
PhishLangのリソース効率を活かして、オンラインのブロックリストを参照することなく、推論をローカルで提供し、推論時間に影響を与えずにローエンドのシステムで実行できる、最初のオープンソース完全なクライアントサイドのChromiumブラウザエクステンションをリリースしました。
私たちの実装は、一般的な(サーバ側)フィッシングツールよりも優れているだけでなく、利用可能な商用クライアント側対策よりもはるかに効果的です。
さらに,PhishLangをGPT-3.5 Turboに統合して,説明可能なブロッキングリストを作成する方法についても検討した。
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