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J-GLOBAL ID:202202244352807193   整理番号:22A0559981

我々のURL安全:語表現のためのグローバルベクトルを用いた悪意なURLの検出【JST・京大機械翻訳】

Is this URL Safe: Detection of Malicious URLs Using Global Vector for Word Representation
著者 (5件):
資料名:
巻: 2022  号: ICOIN  ページ: 486-491  発行年: 2022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:
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ユーザは広告と電子メールを通して多くの未知のリンクに頻繁に曝露される。これらのリンクは,スパミング,フィッシング,およびマルウェアインストールのようなターゲット攻撃を搭載するURLを含む可能性がある。URLのブラックリストの使用は,悪意のあるURLを検出するために最も広く使用された防御機構である。しかし,新鮮な悪意のあるURLsに対するそのようなリストの自動生成は挑戦的である。語彙的アプローチを用いた悪意としてのURLの検出は重要な研究問題である。本論文では,自然言語処理を用いた悪意URL検出機構を提案した。GloVeを通して得られた単語ベクトル表現を含む特徴を用いて,ブラックリスト語に関する統計的手がかりとnグラムを得た。提案アプローチは効率的であり,外部サーバからの入力を必要とせず,悪意のあるURLを同定する。80,128の良性および147,781の悪意のあるURLを含む227,909のサイズデータベースについて実験を行った。提案システムはGloVeベース特徴を持つANNモデルに対して89%の精度を達成した。Copyright 2022 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
図形・画像処理一般  ,  音声処理  ,  符号理論  ,  専用演算制御装置 

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