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J-GLOBAL ID：201902261736006667   整理番号：19A1600986

ハイパーリンク情報を用いたフィッシング検出のための機械学習に基づくアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A machine learning based approach for phishing detection using hyperlinks information

著者 (2件)： Jain Ankit Kumar (National Institute of Technology, Kurukshetra, India) ,  Gupta B. B. (National Institute of Technology, Kurukshetra, India)
資料名： Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing  (Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing)
巻： 10  号： 5  ページ： 2015-2028  発行年： 2019年 
JST資料番号： W4517A  ISSN： 1868-5137  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,ウェブサイトのHTMLソースコードに見られるハイパーリンクを解析することにより,フィッシング攻撃を検出できる新しいアプローチを提案した。提案した手法は,フィッシング攻撃を検出するために,様々な新しい優れたハイパーリンク特定特徴を組み込んだ。提案したアプローチは,ハイパーリンクの特定の特徴を12の異なるカテゴリに分割し,機械学習アルゴリズムを訓練するためにこれらの特徴を用いた。提案したフィッシング検出手法の性能を,フィッシングと非フィッシングWebサイトデータセットを用いて,種々の分類アルゴリズムについて評価した。提案した手法は完全にクライアント側の解であり,第三者からのサービスを必要としない。さらに,提案した手法は言語に依存せず,任意のテキスト言語で書かれたウェブサイトを検出することができる。他の方法と比較して,提案した手法は,ロジスティック回帰分類器において98.4%以上の精度を達成したので,フィッシングWebサイトの検出において比較的高い精度を有していた。Copyright 2018 Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習アルゴリズム ,  *機械学習 ,  HTML ,  言語
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 ,  テキスト ,  分類アルゴリズム ,  ソースコード ,  *ハイパーリンク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： サイバーセキュリティ ,  フィッシング攻撃 ,  ハイパーリンク ,  社会工学 ,  Webサイト ,  機械学習

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (3件)： ハイパーリンク ,  フィッシング ,  機械学習