Abstrakt. Uppkomsten av onlinetjänster i våra dagliga liv har åtföljts av en rad illvilliga försök att lura individer att utföra oönskade handlingar, ofta till förmån för motståndaren. Det mest populära mediet av dessa försök är phishing attacker, särskilt via e-post och webbplatser. För att försvara sig mot sådana attacker finns det ett akut behov av automatiserade mekanismer för att identifiera detta illvilliga innehåll innan det når användarna. Maskininlärningsteknik har gradvis blivit standard för sådana klassificeringsproblem. Men att identifiera gemensamma mätbara funktioner i phishing innehåll (t.ex., i e-post) är notoriskt svårt. För att ta itu med detta problem engagerar vi oss i en ny studie i en phishing content clasfier baserad på ett återkommande neuralt nätverk (RNN), som identifierar sådana funktioner utan mänsklig inmatning. I det här skedet ägnar vi vår forskning till e-post, men vårt tillvägagångssätt kan utvidgas till att gälla webbplatser. Våra resultat visar att det föreslagna systemet överträffar toppmoderna verktyg. Dessutom är vår klassificerare effektiv och tar endast hänsyn till texten och, i synnerhet, textstrukturen i e-postmeddelandet. Eftersom dessa funktioner sällan beaktas i e-postklassificering, hävdar vi att vår classifier kan komplettera befintliga classifiers med hög informationsvinst.
REF visade en phishing-innehållsklassificering baserad på ett återkommande neuralt nätverk.
Catching the Phish: Detecting Phishing Attacks using Recurrent Neural Networks (RNNs)
{'venue': '20th World Conference on Information Security Applications (WISA 2019)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}