Abstract-Ges den kontinuerliga tillväxten av skadliga aktiviteter på internet, det finns ett behov av intelligenta system för att identifiera skadliga webbsidor. Det har visat sig att URL-analys är ett effektivt verktyg för att upptäcka phishing, malware och andra attacker. Tidigare studier har utfört URL-klassificering med hjälp av en kombination av lexical funktioner, nätverkstrafik, hosting information och andra strategier. Dessa tillvägagångssätt kräver tidsintensiva uppslagsverk som medför betydande förseningar i realtidssystemen. I detta papper beskriver vi en lätt metod för att klassificera skadliga webbsidor med hjälp av URL lexical analys ensam. Vårt mål är att utforska den övre gränsen av klassificeringsnoggrannheten i ett rent lexiskt tillvägagångssätt. Vi strävar också efter att utveckla en skalbar strategi som kan användas i ett realtidssystem. Vi utvecklar ett klassificeringssystem baserat på lexikal analys av webbadresser. Den klassificerar korrekt webbadresser för skadliga webbsidor med 99,1 % noggrannhet, en 0,4 % falsk positiv frekvens, en F1-Score på 98,7 och 0,62 millisekunder i genomsnitt. Vår metod överträffar också liknande metoder vid klassificering av out-of-provdata.
I REF föreslås ett lätt klassificeringssystem baserat på URL-analys, som korrekt kan klassificera webbadresser till skadliga webbsidor.
A lexical approach for classifying malicious URLs
{'venue': '2015 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS)', 'journal': '2015 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}