論文の概要: Different Victims, Same Layout: Email Visual Similarity Detection for Enhanced Email Protection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16945v3
• Date: Wed, 4 Sep 2024 14:25:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 12:43:35.612515
• Title: Different Victims, Same Layout: Email Visual Similarity Detection for Enhanced Email Protection
• Title（参考訳）: 異なるVictims、同じLayout: 強化されたEメール保護のためのEメールの視覚的類似性検出
• Authors: Sachin Shukla, Omid Mirzaei,
• Abstract要約: 我々は,電子メール脅威防御システムの検知能力を向上させるために,Pisco という名の電子メール視覚類似性検出手法を提案する。 以上の結果から,Eメールキットは広範囲に再利用され,視覚的に類似したメールが,さまざまな時間間隔で当社の顧客に送信されていることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3683202928838613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In the pursuit of an effective spam detection system, the focus has often been on identifying known spam patterns either through rule-based detection systems or machine learning (ML) solutions that rely on keywords. However, both systems are susceptible to evasion techniques and zero-day attacks that can be achieved at low cost. Therefore, an email that bypassed the defense system once can do it again in the following days, even though rules are updated or the ML models are retrained. The recurrence of failures to detect emails that exhibit layout similarities to previously undetected spam is concerning for customers and can erode their trust in a company. Our observations show that threat actors reuse email kits extensively and can bypass detection with little effort, for example, by making changes to the content of emails. In this work, we propose an email visual similarity detection approach, named Pisco, to improve the detection capabilities of an email threat defense system. We apply our proof of concept to some real-world samples received from different sources. Our results show that email kits are being reused extensively and visually similar emails are sent to our customers at various time intervals. Therefore, this method could be very helpful in situations where detection engines that rely on textual features and keywords are bypassed, an occurrence our observations show happens frequently.
• Abstract（参考訳）: 効果的なスパム検出システムの追求において、しばしば、ルールベースの検出システムまたはキーワードに依存する機械学習(ML)ソリューションを通じて既知のスパムパターンを特定することに焦点が当てられている。 しかし、どちらのシステムも、低コストで達成できる回避技術やゼロデイ攻撃の影響を受けやすい。 そのため、ルールが更新されたり、MLモデルが再トレーニングされたりしても、防衛システムをバイパスした電子メールは、翌日に再びそれを行うことができる。 以前検出されなかったスパムに類似したレイアウトを示すメールを検知できないことは、顧客にとって問題であり、企業の信頼を損なう可能性がある。 我々の観察では、脅威アクターがメールキットを広範囲に再利用し、例えばメールの内容を変更するなど、ほとんど努力せずに検出を回避できることが示されている。 本研究では,電子メール脅威防御システムの検知能力を向上させるために,Pisco という電子メール視覚類似性検出手法を提案する。 我々は,異なる情報源から得られた実世界のサンプルに概念実証を適用した。 以上の結果から,Eメールキットは広範囲に再利用され,視覚的に類似したメールが,さまざまな時間間隔で当社の顧客に送信されていることが明らかとなった。 したがって,本手法は,テキストの特徴やキーワードに依存した検出エンジンがバイパスされる状況において非常に有用である。

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