ConvNet Based Malicious URL Identification for Safer Use
Notice bibliographique
Résumé
A malicious URL or website is a type of threat that can affect the users' cybersecurity.It can host unsolicited content and lure users into clicking on links and downloading malware.It can also lead to the theft of private information and monetary losses.People must take the necessary steps to prevent these types of threats from happening promptly.Unfortunately, denylists are not capable of identifying new malicious content.Instead, they are mainly used to identify existing threats.Due to the increasing number of studies being conducted on the use of machine learning techniques, the general capabilities of these tools have been improved.The rise of the internet has made it an essential component of our lives.It allows us to exchange information and knowledge in a timelier manner.Unfortunately, identity fraud and identity theft are two of the most common forms of cybercrime.In both cases, the attackers' goal is to collect the users' personal data so they can commit fraud or deceit for financial gain.Phishing, drive-by exploits, and spam are some types of content commonly featured in malicious URLs.They are also designed to trick users into clicking on links and downloading malware.The vast majority of these scams are carried out through email, and they result in losses of billions of dollars.Systems that are capable of quickly identifying and preventing these types of crimes need to be developed, as well as have the ability to spot new malicious content.Blacklist methods have traditionally been used to detect these types of crimes.On the other hand, blacklists cannot identify newly produced harmful content.Due to the increasing number of studies being conducted on machine learning techniques to improve the detection of harmful web pages, the focus on this field has increased.This article presents an algorithm that can analyze and predict the likelihood of a link being good or bad.It is compared with other standard methods to analyze the performance of this method.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,015 |
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 ».