Skadliga webbadresser är värd för oönskat innehåll och används för att begå it-brott. Det är absolut nödvändigt att upptäcka dem i rätt tid. Traditionellt, Detta görs genom användning av svarta listor, som inte kan vara uttömmande, och inte kan upptäcka nygenererade skadliga webbadresser. För att ta itu med detta har de senaste åren bevittnat flera insatser för att utföra skadlig URL-detektion med hjälp av maskininlärning. De mest populära och skalbara metoder använder lexiska egenskaper av URL-strängen genom att extrahera Bag-of-words som funktioner, följt av tillämpning av maskininlärning modeller såsom SVMs. Det finns också andra funktioner som är utformade av experter för att förbättra modellens förutsägelseprestanda. Dessa metoder lider av flera begränsningar: i) Oförmåga att effektivt fånga semantisk mening och sekventiella mönster i URL-strängar; ii) Kräver betydande manuell funktionsteknik; och iii) Oförmåga att hantera osynliga funktioner och generalisera för att testa data. För att ta itu med dessa utmaningar, föreslår vi URLNet, en end-to-end djupe learning ram för att lära sig en icke-linjär URL inbäddning för Skadlig URL Detection direkt från URL:en. Speciellt tillämpar vi Convolutional Neural Networks på både tecken och ord i URL String för att lära URL inbäddning i ett gemensamt optimerat ramverk. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för modellen att fånga upp flera typer av semantisk information, vilket inte var möjligt med de befintliga modellerna. Vi föreslår också avancerade ordinslag för att lösa problemet med alltför många sällsynta ord som observeras i denna uppgift. Vi utför omfattande experiment på ett storskaligt dataset och visar en betydande resultatvinst jämfört med befintliga metoder. Vi genomför också ablation studier för att utvärdera prestandan hos olika komponenter i URLNet.
Le et al. - Vad är det för fel på dig? föreslagna URLNet att använda CNN för att analysera både ord-nivå funktioner och tecken-nivå funktioner för skadlig URL-detektering REF.
URLNet: Learning a URL Representation with Deep Learning for Malicious URL Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}