論文の概要: Multilingual Email Phishing Attacks Detection using OSINT and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08723v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 11:05:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:51:14.102612
• Title: Multilingual Email Phishing Attacks Detection using OSINT and Machine Learning
• Title（参考訳）: OSINTと機械学習を用いた多言語メールフィッシング攻撃検出
• Authors: Panharith An, Rana Shafi, Tionge Mughogho, Onyango Allan Onyango,
• Abstract要約: 本稿では、オープンソースのインテリジェンス(OSINT)ツールと機械学習(ML)モデルを統合して、多言語データセット間のフィッシング検出を強化する。 NmapとTheHarvesterを用いて、ドメイン名、IPアドレス、オープンポートを含む17の機能を抽出し、検出精度を向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Email phishing remains a prevalent cyber threat, targeting victims to extract sensitive information or deploy malicious software. This paper explores the integration of open-source intelligence (OSINT) tools and machine learning (ML) models to enhance phishing detection across multilingual datasets. Using Nmap and theHarvester, this study extracted 17 features, including domain names, IP addresses, and open ports, to improve detection accuracy. Multilingual email datasets, including English and Arabic, were analyzed to address the limitations of ML models trained predominantly on English data. Experiments with five classification algorithms: Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machine, XGBoost, and Multinomial Na\"ive Bayes. It revealed that Random Forest achieved the highest performance, with an accuracy of 97.37% for both English and Arabic datasets. For OSINT-enhanced datasets, the model demonstrated an improvement in accuracy compared to baseline models without OSINT features. These findings highlight the potential of combining OSINT tools with advanced ML models to detect phishing emails more effectively across diverse languages and contexts. This study contributes an approach to phishing detection by incorporating OSINT features and evaluating their impact on multilingual datasets, addressing a critical gap in cybersecurity research.
• Abstract（参考訳）: 電子メールのフィッシングは、被害者が機密情報を抽出したり、悪意のあるソフトウェアをデプロイすることを狙うサイバー脅威として、依然として広く利用されている。 本稿では、オープンソースのインテリジェンス(OSINT)ツールと機械学習(ML)モデルを統合して、多言語データセット間のフィッシング検出を強化する。 NmapとTheHarvesterを用いて、ドメイン名、IPアドレス、オープンポートを含む17の機能を抽出し、検出精度を向上した。 英語とアラビア語を含む多言語メールデータセットを解析し、主に英語データに基づいて訓練されたMLモデルの限界に対処した。 決定木(Decision Tree)、ランダムフォレスト(Random Forest)、サポートベクトルマシン(Support Vector Machine)、XGBoost(XGBoost)、マルチノードNa\"ive Bayes(Multinomial Na\"ive Bayes)の5つの分類アルゴリズムによる実験。 ランダムフォレストは、英語とアラビア語の両方のデータセットで97.37%の精度で最高性能を達成した。 OSINTの強化されたデータセットでは、OSINTの機能を持たないベースラインモデルと比較して精度が向上した。 これらの結果は、OSINTツールと高度なMLモデルを組み合わせることで、さまざまな言語やコンテキストでより効果的にフィッシングメールを検出する可能性を浮き彫りにした。 本研究は、OSINT機能を取り入れたフィッシング検出へのアプローチと、多言語データセットへの影響を評価し、サイバーセキュリティ研究における重要なギャップに対処する。

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