論文の概要: Machine Learning Driven Smishing Detection Framework for Mobile Security

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09641v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 08:20:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:03:22.920375
• Title: Machine Learning Driven Smishing Detection Framework for Mobile Security
• Title（参考訳）: モバイルセキュリティのための機械学習駆動スマイシング検出フレームワーク
• Authors: Diksha Goel, Hussain Ahmad, Ankit Kumar Jain, Nikhil Kumar Goel,
• Abstract要約: スマイッシング(smishing)は、SMSを通じて行われるフィッシングの高度なバリエーションである。 従来の検出手法は、SMS言語の非公式かつ進化的な性質に苦慮している。 本稿では,コンテンツに基づくスマイシング検出フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46873264197900916
• License:
• Abstract: The increasing reliance on smartphones for communication, financial transactions, and personal data management has made them prime targets for cyberattacks, particularly smishing, a sophisticated variant of phishing conducted via SMS. Despite the growing threat, traditional detection methods often struggle with the informal and evolving nature of SMS language, which includes abbreviations, slang, and short forms. This paper presents an enhanced content-based smishing detection framework that leverages advanced text normalization techniques to improve detection accuracy. By converting nonstandard text into its standardized form, the proposed model enhances the efficacy of machine learning classifiers, particularly the Naive Bayesian classifier, in distinguishing smishing messages from legitimate ones. Our experimental results, validated on a publicly available dataset, demonstrate a detection accuracy of 96.2%, with a low False Positive Rate of 3.87% and False Negative Rate of 2.85%. This approach significantly outperforms existing methodologies, providing a robust solution to the increasingly sophisticated threat of smishing in the mobile environment.
• Abstract（参考訳）: 通信、金融取引、個人データ管理に対するスマートフォンへの依存度が高まっているため、SMS経由で行われる高度なフィッシングであるスマイシング(smishing)といったサイバー攻撃のターゲットとなっている。 脅威の増大にもかかわらず、従来の検出手法は、略語、スラング、短い形式を含む、SMS言語の非公式で進化する性質に苦慮することが多い。 本稿では,高度なテキスト正規化技術を活用して検出精度を向上させる,コンテンツベースのスマイシング検出フレームワークを提案する。 非標準テキストを標準化形式に変換することにより、提案モデルは機械学習分類器、特にネイブベイズ分類器の有効性を高め、スマイシングメッセージを正規テキストと区別する。 我々の実験結果は、公開データセットで検証され、検出精度96.2%、偽陽性率3.87%、偽陰性率2.85%を示しました。 このアプローチは既存の方法論を著しく上回り、モバイル環境におけるスマイシングのますます高度な脅威に対する堅牢な解決策を提供する。

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