PHÁT HIỆN EMAIL URL LỪA ĐẢO SỬ DỤNG HỌC MÁY CÓ GIÁM SÁT
Từ khóa:
Tấn công URL Phishing, phát hiện Email URL Phishing, Học máy, Phát hiện tấn công lừa đảo qua thư, An ninh mạng, URL độc hạiTóm tắt
Cùng với tốc độ phát triển nhanh chóng của khoa học kỹ thuật và internet, các cuộc tấn công trên mạng ngày càng gia tăng với mức độ nguy hiểm cao và rất khó kiểm soát. Trong bài báo này, chúng tôi tập trung vào việc phát hiện email URL lừa đảo, là một dạng của các cuộc tấn công lừa đảo bằng cách đề xuất 51 đặc trưng URL để xác định. Chúng tôi sử dụng tập dữ liệu email URL Phishing có độ tin cậy cao và dựa trên các đặc trưng được trích chọn, nghiên cứu của chúng tôi đạt được độ chính xác tổng thể khoảng 94.53% khi sử dụng các kỹ thuật học máy có giám sát Random Forest.
Tài liệu tham khảo
[1]. “Phishing Activity Trends Reports”, https:// apwg.org/trendsreports/. Truy cập 1-2022
[2]. Pawan P và cộng sự, “Predictive Blacklisting to Detect Phishing Attacks”, p:1- 5, Proceedings IEEE INFOCOM, 2010.
[3]. Jain, A. K., & Gupta, B. B. “A novel approach to protect against phishing attacks at client side using autoupdated white-list”. EURASIP Journal on Information Security,2016(1). doi:10.1186/s13635-016-0034-3, 2016
[4]. Jeeva, S. C., & Rajsingh, E. B. “Intelligent phishing url detection using association rule mining”. Humancentric Computing and Information Sciences ,6(1).
[5]. doi:10.1186/s13673-016-0064-3, 2016.
[6]. Kenneth Fon, Arash Habibi Lashkari Ali A. Ghorbani. “A phishing Email Detection Approach Using Machine Learing Techniques”, Innsbruck, Austria, January 26-27, 2017
[7]. Shamal M. Firake, Pravin Soni and B.B. Meshram, “Tool For Prevention and Detection of Phishing E-mail Attacks”, Computer technology Department, V.J.T.I. , Matunga, Mumbai. 2011.
[8]. Tiep, V.H., “Machine Learning cơ bản”. 2016-2020.
[9]. Bahnsen, A. C., Bohorquez, E. C., Villegas, S., Vargas, J., & Gonzalez, F. A. “Classifying phishing URLs using recurrent neural networks”. 2017 APWG Symposium on Electronic Crime Research (eCrime). doi:10.1109/ecrime.2017.7945048, 2017
[10]. Xuan Dau Hoang and Xuan Hanh Vu, “An Improved Model For Detecting DGA Botnets Using Random Forest Algorithmm”, 2021; DOI: 10.1080/19393555.2021.1934198
[11]. Hoang X.D. and Nguyen Q.C, “Botnet Detection Based On Machine Learning Techniques Using DNS Query Data”, Future Internet, 2018, 10, 43; doi:10.3390/fi10050043.
[12]. Alexa. Alexa Top 1M. [cited 2019;Available from: http://s3.amazonaws.com/alexa-static/
[13]. Tarun Tiwari, Phishing Site URLs Dataset, https://www.kaggle.com/ taruntiwarihp/phishing-site-urls
