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講 題基於URL之釣魚網頁檢測機器學習系統
講 者吳哲宇, 郭振忠, 楊竹星
日 期2018/10/25長 度00:10:27人 氣177 次
摘 要
隨著網路逐漸成為人們生活中不可或缺的一部分,在越來越多人享用著網路所帶來的便利之餘,更多隨之而來的,是來自網路陰暗面的攻擊。基於許多人性上的弱點,駭客設計出具有迷惑性的釣魚網頁,誘使網路瀏覽者主動揭露隱私敏感資料。
本論文提出以URL(Uniform Resource Locator)為基礎資訊,包含網頁本址URL以及包含網頁原始碼內涵之URL;本研究引入Levenshtein Distcance演算法進行字串相似度之比較,並輔以機器學習架構所組成之釣魚網頁偵測系統。根據實驗結果,本研究針對未知的釣魚網頁有著高精準度以及低誤報率的偵測結果。
提 供TANET台灣網際網路研討會-TANET2018
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