Abstract-Trots tillväxten av förebyggande tekniker, phishing är fortfarande ett viktigt hot eftersom de viktigaste motåtgärder som används fortfarande bygger på reaktiv URL svartlistning. Denna teknik är ineffektiv på grund av den korta livslängden för nätfiske webbplatser, vilket gör nya metoder som bygger på realtid eller proaktiv phishing URL detektion tekniker mer lämpligt. I den här artikeln introducerar vi PhishStorm, ett automatiserat phishing detektionssystem som i realtid kan analysera vilken URL som helst för att identifiera potentiella phishing webbplatser. PhishStorm kan interface med någon e-postserver eller HTTP proxy. Vi hävdar att phishing URL:er oftast har få samband mellan den del av URL:en som måste registreras (lågnivådomän) och den återstående delen av URL:en (övre nivådomän, sökväg, fråga). Vi visar i detta dokument att experimentella bevis stöder denna observation och kan användas för att upptäcka phishing platser. För detta ändamål definierar vi det nya begreppet intra-URL-relativitet och utvärderar det med hjälp av funktioner som extraheras från ord som komponerar en URL baserat på frågedata från Google och Yahoo sökmotorer. Dessa funktioner används sedan i maskininlärning-baserad klassificering för att upptäcka phishing URLs från en riktig datauppsättning. Vår teknik bedöms på 96 018 phishing och legitima webbadresser som resulterar i en korrekt klassificeringsfrekvens på 94,91% med endast 1,44% falska positiva. En förlängning av ett phishingness-system för webbadresser med hög konfidensgrad (> 99 %) föreslås. I detta dokument diskuterar vi effektiva genomförandemönster som möjliggör realtidsanalys med hjälp av Big Data-arkitekturer som STORM och avancerade datastrukturer baserade på Bloom-filtret. Index Terms-Security management, maskininlärning, gruvdrift och statistiska metoder, phishing upptäckt, URL-klassificering, ordrelatesness, sökmotor frågedata, big data, STORM.
Samuel Marchal m.fl. REF använde ett koncept för intra-URL-relateradhet och utvärdera det med hjälp av funktioner som extraheras från ord som komponerar en URL baserat på frågedata från Google och Yahoo sökmotorer.
PhishStorm: Detecting Phishing With Streaming Analytics
{'venue': 'IEEE Transactions on Network and Service Management', 'journal': 'IEEE Transactions on Network and Service Management', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}