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J-GLOBAL ID:201902255490812287   整理番号:19A0517446

フィッシング警報:ページ成分類似性によるロバストで効率的なフィッシング検出【JST・京大機械翻訳】

Phishing-Alarm: Robust and Efficient Phishing Detection via Page Component Similarity
著者 (5件):
資料名:
巻:ページ: 17020-17030  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2422A  ISSN: 2169-3536  資料種別: 逐次刊行物 (A)
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:
抄録/ポイント
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ソーシャルネットワークは,ユーザが互いに相互作用するための最も一般的なプラットフォームの一つになっている。ソーシャルネットワークプラットフォームで利用可能な大量の高感度データを与えると,ソーシャルネットワーク上のユーザプライバシー保護は,最も緊急の研究課題の1つになった。伝統的な情報ステアリング技術として,フィッシング攻撃は,多くのプライバシー違反事故を引き起こすために,依然として働いている。Webに基づくフィッシング攻撃において,攻撃者は,パスワード,ソーシャルセキュリティ番号,クレジットカード番号などの個人情報を入力するために,ユーザへのアクセスのためのWebページ(ソーシャルネットワークポータルのような重要なWebサイトとなる)をセットアップする。実際に,Webページの出現は,ユーザの解読における最も重要な因子の間にあり,したがって,Webページ間の類似性は,フィッシングWebサイトを検出するための重要な計量である。本論文では,攻撃者により回避することが困難な特徴を用いてフィッシング攻撃を検出するために,Phishing-Alarmと呼ばれる新しいソリューションを提案した。特に,Webページ間の視覚的外観の類似性に基づいてWebページの疑わしさ評価を定量化するアルゴリズムを提示した。カスケード型シート(CSS)はブラウザ実装を通してページレイアウトを指定する技術であるので,著者らのアプローチは,各ページ要素の視覚的類似性を正確に定量化するための基礎としてCSSを使用する。ページ要素はページに対して同じ影響を持たないので,重み付きページ成分類似性に関する著者らの評価方法をベースにした。Google Chromeブラウザにおいて著者らのアプローチをプロトタイピングした。実世界のウェブサイトを用いた大規模評価により,本手法の有効性を示した。概念実装の証明により,比較的低い性能オーバーヘッドでこの手法の正確さと精度を検証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
計算機網  ,  人工知能  ,  パターン認識  ,  データ保護 
タイトルに関連する用語 (5件):
タイトルに関連する用語
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