論文の概要: Role-Aware Multi-modal federated learning system for detecting phishing webpages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.22369v2
• Date: Thu, 16 Oct 2025 14:00:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 18:56:32.555482
• Title: Role-Aware Multi-modal federated learning system for detecting phishing webpages
• Title（参考訳）: フィッシングWebページ検出のための役割意識型マルチモーダル・フェデレーション学習システム
• Abstract要約: 本稿では,URL,HTML,画像入力をサポートするマルチモーダルフィッシングサイト検出器を提案する。 提案手法は,FedProx上の役割認識バケットアグリゲーションであり,Mixture-of-ExpertsとFedMMにインスパイアされたものである。 その結果,バケットアグリゲーションとハードゲートの専門家は,厳密なプライバシーの下で安定したフェデレーショントレーニングを可能にすることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.929911177943234
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We present a federated, multi-modal phishing website detector that supports URL, HTML, and IMAGE inputs without binding clients to a fixed modality at inference: any client can invoke any modality head trained elsewhere. Methodologically, we propose role-aware bucket aggregation on top of FedProx, inspired by Mixture-of-Experts and FedMM. We drop learnable routing and use hard gating (selecting the IMAGE/HTML/URL expert by sample modality), enabling separate aggregation of modality-specific parameters to isolate cross-embedding conflicts and stabilize convergence. On TR-OP, the Fusion head reaches Acc 97.5% with FPR 2.4% across two data types; on the image subset (ablation) it attains Acc 95.5% with FPR 5.9%. For text, we use GraphCodeBERT for URLs and an early three-way embedding for raw, noisy HTML. On WebPhish (HTML) we obtain Acc 96.5% / FPR 1.8%; on TR-OP (raw HTML) we obtain Acc 95.1% / FPR 4.6%. Results indicate that bucket aggregation with hard-gated experts enables stable federated training under strict privacy, while improving the usability and flexibility of multi-modal phishing detection.
• Abstract（参考訳）: 我々は,URL,HTML,画像入力をサポートするフェデレートされたマルチモーダルなフィッシングWebサイト検出器を提案し,クライアントを推論時に一定のモダリティに縛り付けることなく,任意のクライアントが他の場所で訓練されたモダリティヘッドを呼び出すことができる。 提案手法は,FedProx上の役割認識バケットアグリゲーションであり,Mixture-of-ExpertsとFedMMにインスパイアされたものである。 学習可能なルーティングを廃止し、ハードゲーティング(イメージ/HTML/URLの専門家をサンプルモダリティで選択する)を使用することで、モダリティ固有のパラメータを個別に集約することで、相互埋め込みの競合を分離し、収束を安定化します。 TR-OPでは、FusionヘッドがAcc 97.5%に到達し、2種類のデータタイプでFPR 2.4%、画像サブセットではFPR 5.9%でAcc 95.5%に達した。 テキストに関しては、URLにはGraphCodeBERTを使用します。 WebPhish (HTML)ではAcc 96.5% / FPR 1.8%を取得し、TR-OPではAcc 95.1% / FPR 4.6%を得る。 その結果,バケットアグリゲーションは厳密なプライバシー下での安定したフェデレーショントレーニングを可能にするとともに,マルチモーダルフィッシング検出のユーザビリティと柔軟性を向上させることが示唆された。

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