論文の概要: PhishGuard: A Multi-Layered Ensemble Model for Optimal Phishing Website Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19825v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 23:15:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:57:31.381147
• Title: PhishGuard: A Multi-Layered Ensemble Model for Optimal Phishing Website Detection
• Title（参考訳）: PhishGuard: 最適なフィッシングサイト検出のための多層アンサンブルモデル
• Authors: Md Sultanul Islam Ovi, Md. Hasibur Rahman, Mohammad Arif Hossain,
• Abstract要約: フィッシング攻撃はサイバーセキュリティの脅威の増大であり、悪意のあるウェブサイトを通じて機密情報を盗むのに詐欺的手法を活用している。 本稿では、フィッシングサイト検出を改善するために設計された最適なカスタムアンサンブルモデルであるPhishGuardを紹介する。 このモデルは、ランダムフォレスト、グラディエントブースティング、CatBoost、XGBoostを含む複数の機械学習分類器を組み合わせて、検出精度を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Phishing attacks are a growing cybersecurity threat, leveraging deceptive techniques to steal sensitive information through malicious websites. To combat these attacks, this paper introduces PhishGuard, an optimal custom ensemble model designed to improve phishing site detection. The model combines multiple machine learning classifiers, including Random Forest, Gradient Boosting, CatBoost, and XGBoost, to enhance detection accuracy. Through advanced feature selection methods such as SelectKBest and RFECV, and optimizations like hyperparameter tuning and data balancing, the model was trained and evaluated on four publicly available datasets. PhishGuard outperformed state-of-the-art models, achieving a detection accuracy of 99.05% on one of the datasets, with similarly high results across other datasets. This research demonstrates that optimization methods in conjunction with ensemble learning greatly improve phishing detection performance.
• Abstract（参考訳）: フィッシング攻撃はサイバーセキュリティの脅威の増大であり、悪意のあるウェブサイトを通じて機密情報を盗むのに詐欺的手法を活用している。 これらの攻撃に対処するために,フィッシングサイト検出を改善するために設計された最適なカスタムアンサンブルモデルであるPhishGuardを紹介した。 このモデルは、ランダムフォレスト、グラディエントブースティング、CatBoost、XGBoostを含む複数の機械学習分類器を組み合わせて、検出精度を高める。 SelectKBestやRFECVといった高度な機能選択方法や、ハイパーパラメータチューニングやデータバランシングといった最適化を通じて、モデルをトレーニングし、4つの公開データセットで評価した。 PhishGuardは最先端のモデルよりも優れており、データセットの1つで99.05%の精度を達成し、他のデータセットでも同様に高い結果を得た。 本研究は,アンサンブル学習と組み合わせた最適化手法がフィッシング検出性能を大幅に向上することを示す。

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