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J-GLOBAL ID：202202284772766864   整理番号：22A1164792

悪性URLの予測のための最適機械学習モデルを見出すためのマルチクラス分類の実装【JST・京大機械翻訳】

Implementing Multiclass Classification to find the Optimal Machine Learning Model for Forecasting Malicious URLs

著者 (5件)： Samuel Raj R. Joshua (CMR Institute of Technology,Bengaluru) ,  Anantha Babu S. (Jain Deemed-to-be University,Bangalore,India) ,  L Helen Josephine V (CMR Institute of Technology,Bengaluru) ,  M Varalatchoumy (Cambridge Institute of Technology,Bangalore,India) ,  Kathirvel C (Vinayaka Mission’s Research Foundation (Deemed to be University),Vinayaka Mission’s Kirupananda Variyar Engineering College,Salem,Tamil Nadu,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCMC  ページ： 1127-1130  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： スパミング,フィッシング,マルウェアなどのWeb攻撃はインターネット上で一般的である。ユーザがURLをヒットするとき,ユーザは,商業,財政,およびソーシャルネットワークサイトに対して重要な結果を持つ,攻撃者の犠牲者になる。Lexical特徴,ホストベース特徴,コンテンツベース特徴,DNS特徴,人気特徴,および他の識別特徴を用いてURLのデセント特徴表現を生成した。URLデータセットをISCX-URLから収集した。本研究の目的は,最適マシン学習モデルを得るために,いくつかの基準を結合することにより,システムセキュリティに対する可能な脅威としてURLをカテゴリー化できるマルチクラス分類モデルを作成することである。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】

シソーラス用語： *学習モデル ,  Web【情報システム】 ,  インターネット ,  マルウェア ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： ソーシャルネットワークサイト ,  システムセキュリティ ,  攻撃者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： URL ,  予測 ,  機械学習 ,  モデル ,  マルチ ,  クラス分類 ,  実装