
URLYZER: sistema de identificação de URLs maliciosas utilizando IA como suporte à tomada de decisão
Author(s) -
Diego Luiz Nunes Gonçalves,
Dionsio Machado Leite Filho
Publication year - 2021
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/sbrc_estendido.2021.17180
Subject(s) - computer science , physics , humanities , philosophy
Neste trabalho é apresentado o URLYZER, um sistema para identificação de URLs maliciosas. Como a maioria dos recursos na Web é acessado via URL, a mesma pode ser modificada ou fraudada para uso indevido. Com isso, o URLYZER visa analisar a URL, a partir da extração das características léxicas, e utilizando um classificador Random Forest determinar se uma determinada URL é benigna ou maligna. O classificador obteve resultados satisfatórios com uma acurácia de 86%, 79% de precisão, 98% de revocação e 88% em seu F1-score.