Abstract-Phishing är en alltmer sofistikerad metod för att stjäla personlig användarinformation med hjälp av webbplatser som låtsas vara legitima. I det här dokumentet vidtar vi följande åtgärder för att identifiera phishing-webbadresser. Först väljer vi noggrant lexiska funktioner i webbadresser som är resistenta mot obfuscation tekniker som används av angripare. För det andra utvärderar vi klassificeringsnoggrannheten vid användning av endast lexiska funktioner, både automatiskt och handvalt, vs. vid användning av ytterligare funktioner. Vi visar att lexiska egenskaper är tillräckliga för alla praktiska ändamål. För det tredje jämför vi noggrant flera klassificeringsalgoritmer, och vi föreslår att använda en online-metod (AROW) som kan övervinna bullriga träningsdata. Baserat på insikterna från vår analys föreslår vi PhishDef, ett phishing detektionssystem som endast använder URL-namn och kombinerar ovanstående tre element. PhishDef är en mycket noggrann metod (jämfört med state-of-the-art metoder över verkliga dataset), lätt (vilket är lämpligt för online och klient-sida utbyggnad), proaktiv (baserat på online-klassificering snarare än svarta listor) och motståndskraftig mot utbildningsdata felaktigheter (vilket gör det möjligt att använda stora bullriga träningsdata).
Le, Markopoulou och Faloutsos REF studerade effektiviteten av att endast använda lexiska funktioner vs. kombinera dem med ytterligare funktioner.
PhishDef: URL Names Say It All
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}