論文の概要: PhishIntel: Toward Practical Deployment of Reference-based Phishing Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09057v1
• Date: Thu, 12 Dec 2024 08:33:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 17:01:50.624858
• Title: PhishIntel: Toward Practical Deployment of Reference-based Phishing Detection
• Title（参考訳）: PhishIntel: 参照ベースのフィッシング検出の実践的展開に向けて
• Authors: Yuexin Li, Hiok Kuek Tan, Qiaoran Meng, Mei Lin Lock, Tri Cao, Shumin Deng, Nay Oo, Hoon Wei Lim, Bryan Hooi,
• Abstract要約: PhishIntelは、現実世界のデプロイメントのためのエンドツーエンドのフィッシング検出システムである。 検出プロセスを、ローカルのブラックリストと結果キャッシュをチェックする高速タスクと、オンラインのブラックリスト検証、URLクローリング、Webページ分析を実行する遅いタスクの2つに分割する。 この高速スロータスクシステムアーキテクチャは、ゼロデイフィッシング脅威に対するRBPDの堅牢な検出能力を保ちながら、低応答レイテンシを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.98293686647553
• License:
• Abstract: Phishing is a critical cyber threat, exploiting deceptive tactics to compromise victims and cause significant financial losses. While reference-based phishing detectors (RBPDs) achieve high precision by analyzing brand-domain consistency, their real-world deployment is hindered by challenges such as high latency and inefficiency in URL analysis. To address these limitations, we present PhishIntel, an end-to-end phishing detection system for real-world deployment. PhishIntel intelligently determines whether a URL can be processed immediately or not, segmenting the detection process into two distinct tasks: a fast task that checks against local blacklists and result cache, and a slow task that conducts online blacklist verification, URL crawling, and webpage analysis using an RBPD. This fast-slow task system architecture ensures low response latency while retaining the robust detection capabilities of RBPDs for zero-day phishing threats. Furthermore, we develop two downstream applications based on PhishIntel: a phishing intelligence platform and a phishing email detection plugin for Microsoft Outlook, demonstrating its practical efficacy and utility.
• Abstract（参考訳）: フィッシングは重大なサイバー脅威であり、不正な戦術を利用して被害者を危険にさらす。 参照ベースのフィッシング検出器(RBPD)はブランドドメインの一貫性を解析することで高い精度を達成するが、その実際の展開は、URL分析のレイテンシや非効率といった課題によって妨げられる。 これらの制限に対処するために、現実世界のデプロイメントのためのエンドツーエンドのフィッシング検出システムであるPhishIntelを紹介する。 PhishIntelは、URLを即座に処理できるかどうかをインテリジェントに判断し、検出プロセスを2つの異なるタスクに分割する。ローカルのブラックリストと結果キャッシュをチェックする高速タスクと、オンラインのブラックリスト検証、URLクローリング、RBPDを使用したWebページ分析を実行する遅いタスクだ。 この高速スロータスクシステムアーキテクチャは、ゼロデイフィッシング脅威に対するRBPDの堅牢な検出能力を保ちながら、低応答レイテンシを保証する。 さらに、Microsoft Outlook用のフィッシングインテリジェンスプラットフォームとフィッシングメール検出プラグインであるPhishIntelに基づく2つのダウンストリームアプリケーションを開発し、その実用性と実用性を実証した。

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