В МТУСИ предложили метод машинного обучения для обнаружение фишингового сайта

info@vsetut.pro

О проекте

Вернуться

11.10.2024 10:15:13 | Хабр

Хабы: Блог компании МТУСИ

Эксперты из МТУСИ предложили метод машинного обучения для обнаружение фишингового сайта

Информационная безопасность веб-приложений является одним из наиболее актуальных вопросов современного мира, а фишинг – серьезная угроза для миллионов пользователей интернет-ресурсов.

Фишинговые сайты создаются таким образом, чтобы максимально быть похожими на легитимные ресурсы, они заманивают миллионы пользователей на ложные веб-сайты, похищая конфиденциальную информацию, такую как пароль, данные банковской карты или адрес электронной почты. Последствия для организаций, чьи сайты были скомпрометированы, очень серьезны – это потеря прибыли, потеря доверия клиентов, санкции от поисковых систем и проблемы с индексацией сайта.

Машинное обучение становится все более популярным инструментом в борьбе с фишингом. С его помощью можно провести анализ свойств веб-страницы: процесс сводится к бинарной классификации, где веб-ресурсы определяются как фишинговые или легитимные на основе их атрибутов. После проведения классификации производится оценка качества результатов.

Формирование набора данных является важным аспектом исследования для обнаружения фишинговых сайтов на основе подмены адресов URL. Несмотря на то, что исследования в этой области имеют высокие оценки качества, существует проблема нехватки разнообразных и сбалансированных данных, что приводит к смещению оценок и делает результаты исследования необъективными.

Над решением проблемы работает магистрант МТУСИ Людмила Емец под руководством доцента кафедры «Информационная безопасность» Александра Большакова. Проведено исследование с целью выбора атрибутов и метода классификации мошеннических сайтов для обнаружения фишингового ресурса в сети Интернет.

Подробнее