VizCheck: Enhancing Phishing Attack Detection through Visual Domain Name Homograph Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Phishing attacks are still one of the most devastating attacks in the cybersecurity landscape. These malicious schemes continue to threaten individuals, organizations, and even governments worldwide. Internationalized Domain Names (IDNs) made this problem even worse by allowing non-ASCII characters to be used in domain names, giving rise to domain homograph attacks, which are a type of phishing campaign where attackers trick the victims into trusting a domain name that looks visually indistinguishable from its legitimate counterpart. These domain names can be leveraged to send phishing emails seemingly coming from legitimate entities (e.g., noreply@paypal.com, where the character is the Cyrillic character with the code point U+0430) to harvest credentials, or to get a foothold into an organization’s infrastructure by sending a malicious file attachment seemingly coming from a colleague, as carried out by various notorious Advanced Persistent Threat (APT) groups, allowing the threat actors to further damage the infrastructure by moving laterally inside the network. In this paper, we present a novel approach for detecting domain homograph attacks using computer vision and deep learning techniques. Our system takes two domain names as input and outputs a visual similarity score that gets translated into a class label (legitimate or homograph). Furthermore, we provide a comprehensive dataset for training and evaluation, along with detailed steps for its generation, facilitating reproducibility of our results by the research community. The proposed model achieved both a high accuracy, with a low False Positive Rate (FPR) and a low False Negative Rate (FNR). These results highlight the efficacy of our approach in accurately identifying homograph domains. We provide insights on how to apply this approach in a real world case scenario, in order to protect companies from phishing attacks.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».