論文の概要: A New Dataset and Methodology for Malicious URL Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00356v1
• Date: Tue, 31 Dec 2024 09:10:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:14:42.351325
• Title: A New Dataset and Methodology for Malicious URL Classification
• Title（参考訳）: 悪意のあるURL分類のための新しいデータセットと手法
• Authors: Ilan Schvartzman, Roei Sarussi, Maor Ashkenazi, Ido kringel, Yaniv Tocker, Tal Furman Shohet,
• Abstract要約: 悪意のあるURL(Uniform Resource Locator)分類はサイバーセキュリティの重要な側面であり、Webベースの脅威に対する防御を提供する。 この分野でのディープラーニングの約束にもかかわらず、その進歩は、包括的なオープンソースデータセットの不足と、既存のモデルの制限という、2つの大きな課題によって妨げられている。 悪意のあるURL分類のための新しいマルチクラスデータセットを導入し、良性、フィッシング、悪意のあるURLを区別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.835223467109843
• License:
• Abstract: Malicious URL (Uniform Resource Locator) classification is a pivotal aspect of Cybersecurity, offering defense against web-based threats. Despite deep learning's promise in this area, its advancement is hindered by two main challenges: the scarcity of comprehensive, open-source datasets and the limitations of existing models, which either lack real-time capabilities or exhibit suboptimal performance. In order to address these gaps, we introduce a novel, multi-class dataset for malicious URL classification, distinguishing between benign, phishing and malicious URLs, named DeepURLBench. The data has been rigorously cleansed and structured, providing a superior alternative to existing datasets. Notably, the multi-class approach enhances the performance of deep learning models, as compared to a standard binary classification approach. Additionally, we propose improvements to string-based URL classifiers, applying these enhancements to URLNet. Key among these is the integration of DNS-derived features, which enrich the model's capabilities and lead to notable performance gains while preserving real-time runtime efficiency-achieving an effective balance for cybersecurity applications.
• Abstract（参考訳）: 悪意のあるURL(Uniform Resource Locator)分類はサイバーセキュリティの重要な側面であり、Webベースの脅威に対する防御を提供する。 この分野でのディープラーニングの約束にもかかわらず、その進歩は2つの大きな課題によって妨げられている。包括的でオープンソースのデータセットの不足と、リアルタイム能力に欠ける既存のモデルの制限である。 これらのギャップに対処するため、悪意のあるURL分類のための新しいマルチクラスデータセットを導入し、良性、フィッシング、悪意のあるURLを区別するDeepURLBenchを紹介した。 データは厳格にクリーン化され、構造化され、既存のデータセットよりも優れた代替手段を提供する。 特に、マルチクラスアプローチは、標準的なバイナリ分類アプローチと比較して、ディープラーニングモデルの性能を向上させる。 さらに、文字列ベースのURL分類器の改善を提案し、これらの拡張をURLNetに適用する。 その中で重要なのは、DNSから派生した機能の統合である。これは、モデルの性能を強化し、リアルタイムランタイムの効率性を維持しながら、サイバーセキュリティアプリケーションに効果的なバランスを保ちながら、顕著なパフォーマンス向上をもたらす。

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