В МТУСИ предложили метод машинного обучения для обнаружения фишингового сайта
Ученые МТУСИ проанализировали возможности интеграции предложенной ими модели в систему защиты веб-приложений. Внедрение автоматизированных инструментов для обнаружения потенциально фишинговых URL-адресов на ранних стадиях их проникновения в сеть поможет существенно снизить риски для пользователей и организаций.
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 интернете.
Одним из ключевых аспектов исследования стало применение методов бинарной классификации, основанных на машинном обучении на языке Python с использованием библиотеки Scikit-Learn.
В ходе исследования обнаружено, что использование метода бинарной классификации усложняется процессом формирования набора данных от сторонних сервисов. Время выполнения этих запросов зависит от скорости и стабильности интернет-соединения, что может привести к непредсказуемой задержке и, следовательно, к усложнению процесса анализа.
«Для создания более сбалансированного набора данных сформированы две случайные выборки адресов сайтов — фишинговые и легитимные. Затем получен набор данных из 8600 URL-адресов, включающий как безопасные, так и небезопасные адреса, которые были поделены на обучающий и тестовый в соотношении 70 процентов на 30. Далее проведен анализ данных, который осуществлялся с применением двух подходов: использование данных из открытых источников и лексический анализ доменных имён. Применение n-граммного метода позволило выделить ключевые слова и сформировать дополнительные атрибуты лексического типа. Оценка зависимости атрибутов показала, что между ними нет высокой корреляции, что подтверждает их информативность для модели машинного обучения», – рассказала Людмила Емец.
Ученые МТУСИ разработали модель классификации на основе алгоритмов «Градиентного бустинга», «K-Ближайших Соседей», «Логистической регрессии», «Наивного Байсса», «Случайного леса» и «Дерева принятых решений». Для оценки результатов работы моделей классификации и сравнения моделей между собой использовались меры точности, полноты, f1-мера и площадь под ROC-кривой. ROC-кривая позволила визуально иллюстрировать зависимость между количеством верно классифицированных фишинговых сайтов и количеством неверно классифицированных легитимных сайтов как вредоносных. Значение AUC (площадь под ROC-кривой) оказалось важным численным показателем качества моделей, где близкое к единице значение AUC характеризует лучший алгоритм классификации.
«Была обнаружена взаимосвязь между свойствами веб-страницы и наличием фишингового ресурса в интернете. Проведен анализ таких характеристик веб-страницы как адрес, информация о домене, параметры подключения и наличие ключевых слов. Для построения модели выделены атрибуты (признаки) веб-ресурсов и получен набор данных: обучающая выборка с известным статусом сайтов и тестовая выборка с неизвестным. Ключевым этапом в предварительной обработке данных стал анализ корреляции атрибутов с применением коэффициента Пирсона. Обнаружено отсутствие высоких корреляций между выделенными атрибутами. На основе выделенных атрибутов и анализа свойств веб-ресурсов была сформирована обучающая выборка, что позволило значительно улучшить точность модели», – пояснил Александр Большаков.
Отмечено, что лексический анализ URL-адресов фишинговых ресурсов помогает обнаружить специфические особенности и шаблоны, указывающие на их мошеннический характер. Эти особенности могут включать опечатки в популярных доменах, дополнительные поддомены, специальные символы и кодировки для маскировки. Исследователи особое внимание уделили частоте неалфавитных символов (точки, дефисы, цифры), поскольку такие символы часто используются злоумышленниками.
Применение «тепловой» карты показало отсутствие незначимых атрибутов, что подтверждает правомерность формирования выбранных атрибутов. Анализ ROC-кривых и результаты оценки качества моделей позволили выявить, что алгоритм классификации «Градиентный бустинг» демонстрирует наилучшие показатели среди рассмотренных моделей.
В ходе исследования проанализированы возможности интеграции предложенной модели в системы защиты веб-приложений. Внедрение автоматизированных инструментов для обнаружения потенциально фишинговых URL-адресов на ранних стадиях их проникновения в сеть может существенно снизить риски для пользователей и организаций. Результаты оценки качества классификации на полученных данных подтверждают, что предложенный подход способен с высокой степенью достоверности выявлять фишинговые сайты.
Дальнейшие исследования в этой области могут быть направлены на улучшение алгоритмов машинного обучения путём надстройки параметров модели классификатора и использование новых источников данных для создания более комплексных и надежных средств защиты от фишинговых атак. Это открывает возможности для разработки более совершенных и надежных систем защиты пользователей в сети интернет.
Материал подготовлен на основе статьи «Обнаружение фишингового сайта методами машинного обучения», размещенной в сборнике №1-2023 «Телекоммуникации и информационные технологии».
Telegram 
Дзен 
VK Ученые давно сделали вывод о том, что в поздней Античности монеты перестали представлять собой цену как валюта, однако не было понятно когда именно это произошло. Новое исследование погребения римского воина из бельгийского форта Оденбург показало, в какой момент монеты стали цениться просто весом металла в кошельке.
Долгое время считалось, что гигантские стрекозообразные, жившие 300 миллионов лет назад, стали такими из‑за высокого содержания кислорода. Тогда в атмосфере его было около 30% вместо сегодняшних 21%. Учёные полагали, что крупные насекомые задохнулись бы в нашей атмосфере. Но оказалось, что это не так.
Ученые обнаружили, что дубы выработали эффективную стратегию, позволяющую им защищаться от пожирающих молодую листву гусениц — если предыдущий весной деревья сильно пострадали от их нашествия, то на следующий год почки распустятся на три дня позже. Трехдневной задержки достаточно, чтобы резко снизить выживаемость гусениц.
Поставщик элементов окололунной станции попытался сдать клиентам изделия, подвергшиеся коррозии еще до начала его монтажа. Об этом заявил новый глава NASA Джаред Айзекман. Защищая свою позицию, поставщик сообщил, что ранее он поставлял модули с коррозией для МКС, но они все равно до сих пор работают. NASA использует скандал для отказа от алогичного проекта Lunar Gateway, обитаемой космической станции на окололунной орбите.
Шведские биологи отследили миграцию обыкновенного соловья с помощью миниатюрных датчиков-рюкзаков. Как оказалось, при пересечении Сахары и Аравийской пустыни птицы летят только по ночам и не ищут пищу. Соловьи преодолевают пустыню без дозаправки, полагаясь лишь на накопленный заранее жир.
Вода из другой звездной системы оказалась не похожа на земную: в составе третьего межзвездного объекта нашли рекордное содержание дейтерия — тяжелого изотопа водорода. Этот химический след указывает на необычные условия формирования системы, где возникла комета, и меняет представления о сценариях рождения далеких планетных систем.
В последнее время пуски с российских северных космодромов осуществляют без предварительного уведомления, чего не было в прошлом. Вероятно, дело в недавно упомянутых главой «Роскосмоса» атаках на Плесецк во время пуска. Сегодняшний запуск обеспечил вывод на орбиту космических аппаратов военного назначения.
Четыре человека, летящие к Луне, столкнулись с целым рядом мелких неприятностей — от низкой температуры в начале работы до поломки мочевыводящей системы туалета на вторые сутки и необходимости взамен пользоваться пакетами. К счастью, пока самые крупные сложности удалось компенсировать. Но все они вместе могут сдвинуть ситуацию к решению, о котором Naked Science уже говорил в нашем видеоподкасте о миссии: не исключено, что при высадке астронавтов на Луне их корабль состыкуют со Starship не на окололунной, а уже на околоземной орбите.
Когда международная экспедиционная группа, исследующая море Уэдделла в Антарктиде на борту ледокола «Поларштерн», попыталась укрыться от шторма, ученые и экипаж судна удивились внезапному появлению острова, не обозначенного ни на одной морской карте.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно