Identitetsstöld är ett av de mest lönsamma brotten som begås av brottslingar. I cyberrymden, Detta uppnås ofta med hjälp av phishing. Vi föreslår här robust server sida metod för att upptäcka phishing attacker, kallas phishGILLNET, som innehåller kraften i naturliga språkbehandling och maskininlärning tekniker. phishGILLNET är ett flerskiktat tillvägagångssätt för att upptäcka phishing attacker. Det första skiktet (phishGILLNET1) använder probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) för att bygga en ämnesmodell. Ämnesmodellen hanterar synonymer (flera ord med liknande betydelse), polysemi (ord med flera betydelser), och andra språkliga variationer som finns i phishing. Avsiktliga felstavade ord som hittas i phishing hanteras med hjälp av Levenshtein redigering och Google API:er för korrigering. Baserat på termen dokumentfrekvensmatris som input PLSA finner phishing och icke-fishing ämnen med härdad förväntan maximization. FishGILLNET1s prestanda utvärderas med hjälp av PLSA-veck i teknik och klassificeringen uppnås med hjälp av Fisher likhet. Det andra skiktet av phishGILLNET (phishGILLNET2) använder AdaBoost för att bygga en robust klassificering. Använda sannolikhetsfördelningar av de bästa PLSA-ämnen som funktioner klassificeraren är byggd med AdaBoost. Det tredje skiktet (phishGILLNET3) expanderar ytterligare phishGILLNET2 genom att bygga en klassificering från märkta och omärkta exempel genom att använda Co-Training. Experiment genomfördes med hjälp av en av de största offentliga corpus av e-postdata som innehåller 400.000 e-post. Resultaten visar att phishGILLNET3 överträffar toppmoderna phishing detektionsmetoder och uppnår F-mått på 100%. Dessutom kräver phishGILLNET3 endast en liten procent (10%) av data kommenteras vilket sparar betydande tid, arbete, och undvika fel som uppstår i mänsklig annotering.
PhishGILLNET består av flera lager där det första lagret använder sig av Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) för att bygga en ämnesmodell.
phishGILLNET—phishing detection methodology using probabilistic latent semantic analysis, AdaBoost, and co-training
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Information Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}