機械学習アプローチを用いたフィッシングウェブサイトの検出と防止

フィッシングは、インターネットユーザーに年間多くの費用をもたらします。これは、攻撃に対して脆弱なユーザー側の弱点を利用することを指します。フィッシングの問題は非常に大きく、すべての脆弱性を効果的に最小化するための唯一の解決策は存在せず、複数の技術が実装されています。本論文では、フィッシングウェブサイトを検出するための3つのアプローチについて論じます。最初のアプローチはURLのさまざまな特徴を分析すること、2つ目はウェブサイトがホストされている場所と管理者を知ることでウェブサイトの正当性をチェックすること、3つ目のアプローチはウェブサイトの真正性を確認するための視覚的外観に基づく分析を使用します。これらの異なるURLおよびウェブサイトの特徴を評価するために、機械学習技術とアルゴリズムを利用します。本論文では、これらのアプローチについての概要を示します。