Abstract-Malicious URL, alias. skadlig webbplats, är ett vanligt och allvarligt hot mot cybersäkerhet. Skadliga webbadresser är värd för oönskat innehåll (spam, nätfiske, drive-by-exploats, etc.) och locka intet ont anande användare att bli offer för bedrägerier (monetär förlust, stöld av privat information, och malware installation), och orsaka förluster av miljarder dollar varje år. Det är absolut nödvändigt att upptäcka och agera mot sådana hot i rätt tid. Traditionellt görs denna upptäckt främst genom användning av svarta listor. Men svarta listor kan inte vara uttömmande, och saknar förmågan att upptäcka nygenererade skadliga webbadresser. För att förbättra allmänheten av skadliga URL-detektorer, maskininlärning tekniker har utforskats med ökande uppmärksamhet under de senaste åren. Denna artikel syftar till att ge en omfattande undersökning och en strukturell förståelse av skadliga URL Detection tekniker med hjälp av maskininlärning. Vi presenterar den formella formuleringen av skadlig URL Detection som en maskininlärning uppgift, och kategorisera och granska bidrag av litteraturstudier som behandlar olika dimensioner av detta problem (funktion representation, algoritm design, etc.). Vidare ger denna artikel en aktuell och omfattande undersökning för en rad olika målgrupper, inte bara för maskininlärning forskare och ingenjörer i den akademiska världen, utan också för yrkesverksamma och utövare i cybersäkerhetsbranschen, för att hjälpa dem att förstå den senaste tekniken och underlätta deras egen forskning och praktiska tillämpningar. Vi diskuterar även praktiska frågor inom systemdesign, öppna forskningsutmaningar och pekar på några viktiga riktningar för framtida forskning.
För en omfattande granskning av skadlig URL-detektion med hjälp av maskininlärning, se REF.
Malicious URL Detection using Machine Learning: A Survey
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}