「AIでフィッシングサイトのURLを発見する技術」現場にコミットする機械学習ノート【vol.31】

   

こんにちは。エンジニアライターの小原です。

連載「現場にコミットする機械学習ノート」では、論文を詳しく読み解きながら、現場で使えるAI実装のヒントを記録していきたいと思います。

前回の記事では、「機械学習でソフトウェア開発要件を分類する」を扱いました。

今回は、中国のShenzhen Key Laboratory for High Performance Data Mining, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of SciencesのA. Aljofeyらが2020年9月に発表した「フィッシングサイトのURLを発見する!」に関する論文を扱っていきます。

もくじ
1章 フィッシング対策の課題
2章 それらのサイトに特徴はあるのか
2.1 研究目的::悪質なサイトのURLを見破りたい
2.2 研究手法:CNNを用いる
2.3 研究結果:提案モデルはフィッシングサイトのURLをうまく識別できた

■前回の記事:【vol.30】機械学習でソフトウェア開発要件を分類する

1章
フィッシング対策の課題

フィッシングとは、クレジットカードの詳細やパスワードなどの重要な個人情報をだまし取ろうとする攻撃で、電子商取引の利用者が急増しているため、年々増加しています。ユーザーが既存サイトを模倣したサイトにアクセスすると、スクリプトによって重要な情報が盗まれてしまいます。
サイトの見た目が同じなので、悪意のないWebページと悪意のあるWebページを区別するのは人間の目には難しいです。

そこで中国のA. Aljofeyらは、ウェブサイトのURLからフィッシングを検出することを試みました。

2章
それらのサイトに特徴はあるのか

まずはA. Aljofeyらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめます。

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