PhishKey:一种基于自适应HTML组件提取的质心钓鱼检测增强新方法
密码学与安全
2025-06-27 v1 人工智能
摘要
钓鱼攻击构成重大的网络安全威胁,其演变迅速,不断绕过检测机制并利用人类漏洞。本文提出 PhishKey 以应对适应性、鲁棒性和效率方面的挑战。PhishKey 是一种利用混合来源自动特征提取的新型钓鱼检测方法。PhishKey 将字符级处理与卷积神经网络(CNN)相结合用于 URL 分类,并使用基于质心的关键组件钓鱼提取器(CAPE)在词级别处理 HTML 内容。CAPE 减少了噪声并确保完整的样本处理,避免对输入数据进行裁剪操作。两个模块的预测结果通过软投票集成进行整合,以实现更准确、更可靠的分类。在四个 SOTA 数据集上的实验评估证明了 PhishKey 的有效性。它实现了高达 98.70% 的 F1 分数,并对注入攻击等对抗性操纵表现出很强的抵抗力,且性能下降极小。
引用
@article{arxiv.2506.21106,
title = {PhishKey: A Novel Centroid-Based Approach for Enhanced Phishing Detection Using Adaptive HTML Component Extraction},
author = {Felipe Castaño and Eduardo Fidalgo and Enrique Alegre and Rocio Alaiz-Rodríguez and Raul Orduna and Francesco Zola},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.21106},
year = {2025}
}