بهبود تشخیص وبگاه های جعل شده با استفاده از طبقه بندی کننده شبکه عصبی مصنوعی چند لایه با الگوریتم بهینه سازی شیرمورچه
الموضوعات :
فرهنگ پدیداران مقدم
1
(دانشگاه صنعتی اسفراین)
مهشید صادقی باجگیران
2
(-موسسه آموزش عالی اشراق)
الکلمات المفتاحية: حملات فیشینگ, انتخاب ویژگي, الگوریتم بهینهسازي شیر مورچه, صفحات جعلي, لینکهاي جعلي,
ملخص المقالة :
در حملات فیشینگ یک وبگاه جعلي از روي وبگاه اصلي جعل ميگردد که ظاهر بسیار شبیه به وبگاه اصلي دارد. فیشر یا سارق آنلاین براي هدایت کاربران به این وبگاهها، معمولا لینکهاي جعلي را در ایمیل قرار داده و براي قربانیان خود ارسال نموده و با روشهاي مهندسي اجتماعي سعي در فریب کاربران و مجاب نمودن آنها براي کلیک روي لینکهاي جعلي دارد. حملات فیشینگ زیان مالي قابل توجهاي دارند و بیشتر روي بانکها و درگاههاي مالي متمرکز هستند. روشهاي یادگیري ماشین یک روش موثر براي تشخیص حملات فیشینگ است اما این مشروط به انتخاب بهینه ویژگي است. انتخاب ویژگي باعث ميشود فقط ویژگيهاي مهم به عنوان ورودي یادگیري در نظر گرفته شوند و خطاي تشخیص حملات فیشینگ کاهش داده شود. در روش پیشنهادي براي کاهش دادن خطاي تشخیص حملات فیشینگ یک طبقهبندي کننده شبکه عصبي مصنوعي چند لایه استفاده شده که فاز انتخاب ویژگي آن با الگوریتم بهینهسازي شیرمورچه انجام ميشود. ارزیابي و آزمایشها روي مجموعه داده Rami که مرتبط با فیشینگ است نشان ميدهد روش پیشنهادي داراي دقتي در حدود 98.53 % است و نسبت به شبکه عصبي مصنوعي چند لایه خطاي کمتري دارد. روش پیشنهادي در تشخیص حملات فیشینگ از روشهاي یادگیري BPNN ، SVM ، NB ، C4.5 ، RF و kNN با سازوکار انتخاب ویژگي توسط الگوریتم PSO دقت بیشتري دارد.
[1] Verma, M. K., Yadav, S., Goyal, B. K., Prasad, B. R., & Agarawal, S. (2019). Phishing Website Detection Using Neural Network and Deep Belief Network. In Recent Findings in Intelligent Computing Techniques (pp. 293-300). Springer, Singapore.
[2] Tawhid, M. A., & Ibrahim, A. M. (2020). Hybrid Binary Particle Swarm Optimization and Flower Pollination Algorithm Based on Rough Set Approach for Feature Selection Problem. In Nature-Inspired Computation in Data Mining and Machine Learning (pp. 249-273). Springer, Cham.
[3] Rao, R. S., & Pais, A. R. (2017, December). An enhanced blacklist method to detect phishing websites. In International Conference on Information Systems Security (pp. 323-333). Springer, Cham.
[4] Rao, R. S., Pais, A. R., & Anand, P. (2021). A heuristic technique to detect phishing websites using TWSVM classifier. Neural Computing and Applications, 33(11), 5733-5752.
[5] Bohacik, J., Skula, I., & Zabovsky, M. (2020, September). Data Mining-Based Phishing Detection. In 2020 15th Conference on Computer Science and Information Systems (FedCSIS) (pp. 27-30). IEEE.
[6] Alhogail, A., & Alsabih, A. (2021). Applying Machine Learning and Natural Language Processing to Detect Phishing Email. Computers & Security, 102414.
[7] Lakshmi, L., Reddy, M. P., Santhaiah, C., & Reddy, U. J. (2021). Smart Phishing Detection in Web Pages using Supervised Deep Learning Classification and Optimization Technique ADAM. Wireless Personal Communications, 118(4), 3549-3564.
[8] Sahingoz, Ozgur Koray, Ebubekir Buber, Onder Demir, and Banu Diri. "Machine learning based phishing detection from URLs." Expert Systems with Applications 117 (2019): 345-357.
[9] Basit, A., Zafar, M., Liu, X., Javed, A. R., Jalil, Z., & Kifayat, K. (2021). A comprehensive survey of AI-enabled phishing attacks detection techniques. Telecommunication Systems, 76(1), 139-154.
[10] https://docs.apwg.org/reports/apwg_trends_report_q1_2021.pdf
[11] Sahingoz, O. K., Buber, E., Demir, O., & Diri, B. (2020). Machine learning based phishing detection from URLs. Expert Systems with Applications, 117, 345-357.
[12] Zabihimayvan, Mahdieh, and Derek Doran. "Fuzzy Rough Set Feature Selection to Enhance Phishing Attack Detection." arXiv preprint arXiv:1903.05675 (2019).
[13] Sahingoz, Ozgur Koray, Ebubekir Buber, Onder Demir, and Banu Diri. "Machine learning based phishing detection from URLs." Expert Systems with Applications 117 (2019): 345-357.
[14] Feng, Fang, Qingguo Zhou, Zebang Shen, Xuhui Yang, Lihong Han, and JinQiang Wang. "The application of a novel neural network in the detection of phishing websites." Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing (2018): 1-15
[15] Rao, R. S., & Pais, A. R. Detection of phishing websites using an efficient feature-based machine learning framework. Neural Computing and Applications, 1-23.
[16] Feng, F., Zhou, Q., Shen, Z., Yang, X., Han, L., & Wang, J. (2018). The application of a novel neural network in the detection of phishing websites. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 1-15.
[17] Mirjalili, S. (2015). The ant lion optimizer. Advances in engineering software, 83, 80-98.
[18] Mohammad, R., Thabtah, F., & McCluskey, T. L. (2015). Phishing websites dataset.
[19] Ali, W., & Malebary, S. (2020). Particle swarm optimization-based feature weighting for improving intelligent phishing website detection. IEEE Access, 8, 116766-116780.
