機械学習モデルに基づく悪意のあるURLの検出と分類

近年、インターネット上での機密かつプライベートな情報の送信を必要とするeサービスが急増するという変化が見られました。インターネットを利用する人々の数が増えるとともに、犯罪攻撃も急速に拡大しています。悪意のあるURLを用いた攻撃は、セキュリティチェーンの最も弱いリンクを侵害する最も簡単な方法になっています。機械学習は、悪意のあるまたは偽のURLを特定するための非常に人気のある方法です。ツリーに基づく分類MLモデルは、一般的な悪意のあるURLを含むデータセットを利用して訓練することで、悪性でないURLを検出するために使用される可能性があります。本論文では、機械学習モデルを訓練するために利用できるURLの語彙的特徴について説明します。また、異なるモデルの精度を計算し、算出された精度に基づいて予測のための1つを選択します。