Abstract Att upptäcka skadliga webbadresser är en viktig uppgift i nätverkssäkerhet intelligens. I detta dokument gör vi två nya bidrag utöver de senaste metoderna för skadlig URL-detektering. För det första, i stället för att använda några fördefinierade funktioner eller fasta avgränsningar för funktionsval, föreslår vi att dynamiskt extrahera lexiska mönster från webbadresser. Vår nya modell av URL-mönster ger ny flexibilitet och förmåga att fånga skadliga webbadresser algoritmiskt genereras av skadliga program. För det andra utvecklar vi en ny metod för att bryta våra nya URL-mönster, som inte är sammansatta med hjälp av några fördefinierade objekt och därmed inte kan brytas med hjälp av befintliga vanliga mönsterbrytningsmetoder. Vår omfattande empiriska studie med hjälp av de verkliga datamängderna från Fortinet, en ledare inom nätsäkerhetsindustrin, visar tydligt hur effektivt och effektivt vårt tillvägagångssätt är.
Huang m.fl. REF föreslår att dynamiskt extrahera lexiska mönster från webbadresser i stället för att använda några fördefinierade funktioner eller fasta avgränsningar för val av funktioner.
Malicious URL detection by dynamically mining patterns without pre-defined elements
{'venue': 'World Wide Web', 'journal': 'World Wide Web', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}