Abstract-Phishing har varit enkelt och effektivt sätt för tricks och bedrägeri på Internet. Medan lösningar som URL svartlistning har varit effektivt i viss utsträckning, deras tillit till exakt matcha med de svartlistade poster gör det enkelt för angripare att undvika. Vi börjar med observationen att angripare ofta använder enkla ändringar (t.ex. ändra toppdomän) till webbadresser. Vårt system, PhishNet, utnyttjar denna observation med hjälp av två komponenter. I den första komponenten föreslår vi fem heuristiker att räkna upp enkla kombinationer av kända phishing webbplatser för att upptäcka nya phishing URL:er. Den andra komponenten består av en ungefärlig matchande algoritm som dissekerar en URL till flera komponenter som matchas individuellt mot poster i den svarta listan. I vår utvärdering med svartlisteflöden i realtid upptäckte vi cirka 18 000 nya phishing-webbadresser från en uppsättning av 6 000 nya svartlisteposter. Vi visar också att vår ungefärliga matchningsalgoritm leder till mycket få falska positiva (3%) och negativa (5%).
Prakash m.fl. REF använde en ungefärlig matchande algoritm som delar upp en URL i flera komponenter som matchas individuellt mot poster i svarta listan.
PhishNet: Predictive Blacklisting to Detect Phishing Attacks
{'venue': '2010 Proceedings IEEE INFOCOM', 'journal': '2010 Proceedings IEEE INFOCOM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}