Utilizando Aprendizado de Máquina para Detecção Automática de URLs Maliciosas Brasileiras
Author(s) -
Lucas Dantas Gama Ayres,
Italo Valcy S. Brito,
Rodrigo Rocha Gomes e Souza
Publication year - 2019
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/sbrc.2019.7416
Subject(s) - computer science , phishing , humanities , world wide web , philosophy , the internet
Phishing e um ataque que usa engenharia social e outras tecnicas para roubar informacoes pessoais ou financeiras das vitimas. O Brasil lidera as estatisticas de usuarios atacados por phishing e mais de 77% desses ataques sao realizados por meio de URLs. Apesar da existencia de bases e tecnicas para deteccao de URLs maliciosas, elas nao sao eficazes quando se trata das URLs direcionadas aos usuarios brasileiros, que possuem caracteristicas diferenciadas. Este trabalho apresenta um metodo eficaz de deteccao de URLs maliciosas brasileiras com base em aprendizado de maquina. Foram utilizadas mais de 110 caracteristicas (lexicas, rede, reputacao e outras) e diferentes classificadores para avaliar a eficacia do metodo proposto. A avaliacao foi realizada com dados reais extraidos do catalogo de fraudes da rede academica brasileira e outras fontes. Resultados demonstram altas taxas de precisao e acuracia, acima de 96%.
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