Abstract-Malicious webbdomäner utgör ett stort hot mot webbanvändarnas integritet och säkerhet. Med så mycket fritt tillgängliga data på Internet om webbdomäners popularitet och prestanda, undersökte denna studie prestanda av välkända maskininlärning tekniker som används i samband med denna typ av online-data för att identifiera skadliga webbdomäner. Två datauppsättningar bestående av malware och phishing domäner samlades in för att bygga och utvärdera maskininlärning klassificerare. Fem enskilda klassificeringar och fyra ensembler klassificerare tillämpades för att skilja skadliga domäner från godartade. Dessutom användes en binärt partikel svärmoptimering (BPSO) baserad funktionsvalsmetod för att förbättra prestandan hos enskilda klassiatorer. Experimentella resultat visar att, baserat på webbdomänernas popularitet och prestandadatafunktioner, kan de undersökta maskininlärningsteknikerna exakt identifiera skadliga domäner på olika sätt. Dessutom har det BPSO-baserade förfarandet för urval av funktioner visat sig vara ett effektivt sätt att förbättra klassificeringarnas prestanda.
I REF, maskininlärning tekniker används för att identifiera skadliga webbdomäner med hjälp av online rykte och prestanda data, och författarna visade att maskininlärning tekniker kan upptäcka phishing attacker och malware bär virus på olika sätt.
Identifying Malicious Web Domains Using Machine Learning Techniques with Online Credibility and Performance Data
{'venue': '2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}