COVID-19 malicious domain names classification
Notice bibliographique
Résumé
Due to the rapid technological advances that have been made over the years, more people are changing their way of living from traditional ways of doing business to those featuring greater use of electronic resources. This transition has attracted (and continues to attract) the attention of cybercriminals, referred to in this article as "attackers", who make use of the structure of the Internet to commit cybercrimes, such as phishing, in order to trick users into revealing sensitive data, including personal information, banking and credit card details, IDs, passwords, and more important information via replicas of legitimate websites of trusted organizations. In our digital society, the COVID-19 pandemic represents an unprecedented situation. As a result, many individuals were left vulnerable to cyberattacks while attempting to gather credible information about this alarming situation. Unfortunately, by taking advantage of this situation, specific attacks associated with the pandemic dramatically increased. Regrettably, cyberattacks do not appear to be abating. For this reason, cyber-security corporations and researchers must constantly develop effective and innovative solutions to tackle this growing issue. Although several anti-phishing approaches are already in use, such as the use of blacklists, visuals, heuristics, and other protective solutions, they cannot efficiently prevent imminent phishing attacks. In this paper, we propose machine learning models that use a limited number of features to classify COVID-19-related domain names as either malicious or legitimate. Our primary results show that a small set of carefully extracted lexical features, from domain names, can allow models to yield high scores; additionally, the number of subdomain levels as a feature can have a large influence on the predictions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».