Malicious and Benign URL Dataset Generation Using Character-Level LSTM Models
Notice bibliographique
Résumé
As technologies advance, so do the attacks on them. Cybersecurity plays a significant role in society to protect everyone. Malicious URLs are links designed to promote scams, attacks, and frauds. Companies often have web filtering algorithms that will blacklist specific URLs as malicious; however, due to privacy concerns, they will not give outside entities access to their cybersecurity data. Unfortunately, this lack of data creates a dire need for more data in cybersecurity research and machine learning applications. This paper proposes using machine learning to generate new synthetic URLs characteristically indistinguishable from the data they replace. To do this two character-level long short-term memory (LSTM) models were trained, one to generate malicious URLs and one to generate benign URLs. To assess the quality of the synthetic data two tests were performed. (1) Classify the URLs into malicious and benign to ensure the characteristics of the original data were preserved. (2) Use the Levenstein ratio to check the similarity between the real and synthetic URLs to ensure sufficient anonymization. The results from the classification test show that the synthetic data classifier only slightly underperformed the real data classifier; however, with having accuracy, precision, recall, sensitivity, and specificity above 99%, it can be concluded that the characteristics of the malicious and benign URLs were preserved. The Levenstein ratio tests showed a mean of 67% and 79% similarity for the benign and malicious URLs, respectively. In the end, the character-level LSTM model successfully generated an anonymized, synthetic dataset, that was characteristically similar to the original, which could pave the way for the publication of many more datasets in this way.
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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».