Varje månad lanseras fler attacker i syfte att få webbanvändare att tro att de kommunicerar med en betrodd enhet i syfte att stjäla kontoinformation, inloggningsuppgifter och identitetsuppgifter i allmänhet. Denna attackmetod, allmänt känd som "phishing", är oftast initierad genom att skicka ut e-post med länkar till spoofed webbplatser som skördar information. Vi presenterar en metod för att upptäcka dessa attacker, som i sin mest allmänna form är en tillämpning av maskininlärning på en funktion som utformats för att belysa användarriktat bedrägeri i elektronisk kommunikation. Denna metod är tillämplig, med smärre ändringar, på upptäckt av nätfiske webbplatser, eller de e-postmeddelanden som används för att rikta offren till dessa webbplatser. Vi utvärderar denna metod på en uppsättning av cirka 860 sådana phishing e-postmeddelanden, och 6950 icke-phishing e-postmeddelanden, och korrekt identifiera över 96% av phishing e-post samtidigt bara fel klassificera på beställning av 0,1% av de legitima e-postmeddelanden. Vi avslutar med tankar om framtiden för sådana tekniker att specifikt identifiera bedrägeri, särskilt med avseende på den evolutionära karaktären hos de attacker och den information som finns tillgänglig.
I REF föreslås maskininlärning baserad metod för att upptäcka phishing e-post.
Learning to detect phishing emails
{'venue': "WWW '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}