Адаптивное определение фишинга

Неустанное развитие фишинговых методов приводит к значительным финансовым потерям, утечкам данных и репутационным потерям для отдельных лиц и организаций. Традиционные методы обнаружения сталкиваются с такими ограничениями, как неспособность адаптироваться к быстро меняющимся шаблонам атак и вычислительная неэффективность частых обновлений моделей. Для устранения этих ограничений мы предлагаем новую структуру, которая преследует следующие цели: разработать адаптивную структуру, интегрирующую динамический выбор признаков с методами онлайн-обучения, реализовать эффективные механизмы обнаружения дрейфа для мониторинга распределения признаков в реальном времени и подтвердить повышение производительности по сравнению с традиционными методами. Предлагаемый нами метод использует тесты Колмогорова-Смирнова для обнаружения дрейфа вместе с онлайн-стохастическим градиентным спуском для непрерывной оптимизации модели. Проверка с использованием фишинговых URL-адресов в реальном времени от PhishTank демонстрирует точность 99,85% с минимальным уровнем ложноположительных результатов 0,067%, что значительно превосходит традиционные подходы. - An Efficient Framework for Phishing URL Detection Using Adaptive Drift-Aware Feature Monitoring and Online Learning

см. также другие публикации по теме фишинг