NoPhish: 使用机器学习技术进行钓鱼检测的高效 Chrome 扩展
密码学与安全
2024-09-18 v1 人工智能
机器学习
摘要
通过网络浏览器实现的数字化服务增长简化了我们的日常商业活动。但与此同时，这也使得网络浏览器成为多种网络攻击的诱人目标。网络钓鱼是一种众所周知的网络攻击，攻击者伪装成可信的网络服务器以获取敏感的用户信息，如信用卡号、银行信息、个人 ID、社会安全号码以及用户名和密码。近年来，人们开发了许多技术来识别用户访问的真实网页，并在网页为钓鱼网站时向用户发出警告。在本文中，我们为最受欢迎的网络浏览器 Chrome 开发了一个扩展程序，该程序将作为用户与钓鱼网站之间的中间件。这个名为“NoPhish”的 Chrome 扩展程序将基于多种机器学习技术来识别钓鱼网页。我们使用了来自“PhishTank”的训练数据集，并提取了由 Alexa 数据库评级的 22 个最受欢迎的特征。所使用的训练算法包括随机森林、支持向量机和 k-近邻。性能结果表明，随机森林提供了最佳的精确度。
引用
@article{arxiv.2409.10547,
title = {NoPhish: Efficient Chrome Extension for Phishing Detection Using Machine Learning Techniques},
author = {Leand Thaqi and Arbnor Halili and Kamer Vishi and Blerim Rexha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.10547},
year = {2024}
}
备注
21 pages, 13 figures, 5 listings, 1 table