مثل التصيد الاحتيالي تهديدًا خطيرًا لاقتصاد الويب والاتصال عبر الإنترنت ، لأن المحتالين يعرضون المستخدمين والمؤسسات لخطر سرقة الهوية والخسائر المالية. يستغل المخادعون باستمرار الميزات المتطورة الجديدة لانتحال صفة صفحات الويب المشروعة وتعديل مكوناتها واستضافة عمليات التصيد الاحتيالي الخاصة بهم. علاوة على ذلك ، أصبحت قابليات التنبؤ الخاصة بالسمات التي تم التحقيق فيها مسبقًا تحديًا رئيسيًا للتمييز بين عمليات التصيد الاحتيالي المتطورة. وبناءً عليه ، فقد بحثت هذه الورقة في قابلية التنبؤ بـ 58 سمة هجينة. لوحظ أن الميزات التي تم التحقيق فيها تم استغلالها بشكل كبير في المحتوى واستضافت عناوين URL لصفحات الويب المخادعة. تم فحص قابلية التنبؤ بالميزات المقترحة تجريبياً في صفحات الويب المشتبه بها باستخدام تقنية تصنيف التعلم الآلي SVM. كشفت النتائج أن الميزات المقدمة يمكن اعتبارها ميزات تنبؤية محتملة ويمكن استخدامها في البحث القادم لتحسين أساليب اكتشاف التصيد.
الملخص الانجليزي
Phishing is a serious threat to the web economy and the Internet communication, because phishers put both users and organizations at risk of identity theft and financial losses. Phishers continually exploit new sophisticated features to impersonate legitimate web pages, modify their components and host their phishes. Furthermore, the prediction susceptibilities of features that were previously investigated become a key challenge for discriminating the evolving phishes. Accordingly, this paper investigated the prediction susceptibility of 58 hybrid features. It was observed that the investigated features were highly exploited in the content and hosted the URLs of phish webpages. The prediction susceptibility of the proposed features was experimentally examined in the suspected webpages using the SVM machine learning classification technique. The results revealed that the introduced features could be considered as potentially predictive ones and they could be utilized in the upcoming research to improve phishing detection approaches.
تاريخ النشر
06/03/2016
الناشر
Int. J. of Advances in Soft Computing and Applications
الدكتورة هبة زهير زيدان | Dr. Hiba Zuhair | 4923