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J-GLOBAL ID：201802263664343377   整理番号：18A0203285

C4.5データマイニングアルゴリズムを用いたフィッシングウェブサイトの検出【Powered by NICT】

Detection of phishing websites using C4.5 data mining algorithm

著者 (2件)： Priya Akansha (Centre for Computer Science and Technology, Central University of Punjab) ,  Meenakshi Er. (Centre for Computer Science and Technology, Central University of Punjab)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： RTEICT  ページ： 1468-1472  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： フィッシングサイトは真の部位のコピーである擬態者によって作られた偽の部位である。これらウェブサイトはバンク,学会などのような会社の公式ウェブサイトのように見える。フィッシングの主な目的は,パスワード,username,ピン数などのようなユーザの敏感な情報を盗むことである。フィッシング攻撃の犠牲者は予算と刑事演習のためのこのデータを利用する可能性のある攻撃者に微妙なデータ関連費用を明らかにする可能性がある。フィッシングサイトを同定するために提案されてきた異なる技術的および非技術的アプローチ。非技術的アプローチはフィッシングWebサイトの迅速な消失特徴に対する解を持たない。,技術的アプローチの分類の1つであるデータマイニング法はフィッシングウェブサイトの検出における有望な結果を示した。非技術的アプローチと比較して,データマイニング技術をリアルタイムでフィッシングウェブサイトの予測ができる分類モデルを生成することができる。C4.5(J48)データマイニングアルゴリズムの解析は,WEKAツールを用いて行った。C4.5はフィッシングウェブサイトを正確に同定できるベンチマークデータマイニング技術である。750URLの訓練データセットはアルゴリズムJ48,WEKAにおけるC4.5アルゴリズムの実装を訓練した。300URLの試験データセットはJ48の訓練後に発生した分類器を用いた予測を行うのに使用される。真の陽性率,真の陰性率,偽陽性率,偽陰性率,成功率,誤り率と精度は試験プロセス後に計算した。結果はC4は82.6%の精度を持つことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  ベンチマーク ,  パスワード ,  *データマイニング ,  実習 ,  誤り率
準シソーラス用語： 成功率 ,  偽陰性率 ,  偽陽性率 ,  陽性率 ,  訓練データ ,  分類モデル ,  データマイニング技術 ,  攻撃者 ,  *Webサイト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： C4 ,  データマイニング ,  アルゴリズム