面向平台提供商早期检测的网页钓鱼工具包分类
密码学与安全
2022-10-18 v1 机器学习
摘要
钓鱼工具包是暗面专家提供给犯罪钓鱼者群体以便利恶意网站构建的工具。随着这些工具包在复杂性上不断演进，基于 Web 的服务提供商需要跟上持续增长的复杂度。我们依据所采用的规避与混淆函数，对超过 2000 个近期钓鱼工具包语料库给出了一种原创分类。我们对工具包源代码进行初步确定性分析，以提取最具判别力的特征及其主要作者信息。随后我们通过监督式机器学习模型整合这一初始分类。借助第一步所获得的真值，我们能够论证哪些机器学习模型能够恰当地分类即便是在训练阶段未见的采用新颖规避与混淆技术的工具包。我们比较不同算法并评估其在仅少量钓鱼工具包可用于训练这一现实情形下的鲁棒性。本文是支持 Web 服务提供商与分析人员改进其平台上可能安装的钓鱼工具包的早期检测机制与情报操作的重要初步步骤。
引用
@article{arxiv.2210.08273,
title = {Classification of Web Phishing Kits for early detection by platform providers},
author = {Andrea Venturi and Michele Colajanni and Marco Ramilli and Giorgio Valenziano Santangelo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.08273},
year = {2022}
}