علوم رایانشی

علوم رایانشی

تشخیص فیشینگ بر اساس الگوریتم بهینه‌سازی هریس‌هاکس و هستی‌شناسی مبتنی بر وب

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشکده مهندسی، دانشگاه بزرگمهر قائنات، قاین، ایران
2 دانشکده مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد فردوس، ایران
10.22034/csj.2025.237382
چکیده
حملات فیشینگ تله‌گذاری نوعی حمله مبتنی بر فریب است که مبتنی بر مهندسی اجتماعی یا حملات بدافزار است. اخیراً، تکنیک‌های یادگیری ماشین برای شناسایی فیشینگ نتایج امیدوارکننده‌ای را نشان داده‌اند. یک چالش برای شناسایی صفحات جعلی، انتخاب ویژگی‌های یادگیری ماشین و انتخاب بهینه ویژگی‌ها برای کاهش خطای طبقه‌بندی و زمان اجرا است. استفاده از هستی‌شناسی صفحه وب یک رویکرد عملی برای شناسایی یک حمله فیشینگ است. این مقاله یک مدل ترکیبی را ارائه می‌کند که ویژگی‌های ضروری مربوط به هستی‌شناسی صفحه وب را با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی هریس هاکس[1] برای یادگیری ماشین برای شناسایی حملات فیشینگ شناسایی می‌کند. روش پیشنهادی از الگوریتم هریس‌هاکس برای انتخاب ویژگی‌ها و از هستی‌شناسی صفحات وب برای کاهش خطاهای طبقه‌بندی در تشخیص حملات فیشینگ استفاده می‌کند. نتایج نشان داده‌اند که روش پیشنهادی در تشخیص حملات دقیق‌تر از روش‌های یادگیری ماشینی مانند شبکه‌عصبی مصنوعی، درخت‌ تصمیم‌ و جنگل‌ تصادفی است. علاوه ‌بر این، روش پیشنهادی دقیق‌تر از چندین روش ترکیبی انتخاب ویژگی، مانند تحلیل مولفه اصلی همراه با درخت تصمیم، جنگل تصادفی و شبکه بیزی است. نتایج ارزیابی نشان داد که روش پیشنهادی دارای دقت ۶۸/۹۹ درصد است در حالی که جذر میانگین مربعات خطا[2] ۰۹۸/۰ است.



1.    Harris-Hawks Optimization(HHO)


2.    RMSE
کلیدواژه‌ها
موضوعات

   [1]      Tanimu, J., Shiaeles, S. & Adda, M. 2024. "A Comparative Analysis of Feature Eliminator Methods to Improve Machine Learning Phishing Detection," Journal of Data Science and Intelligent Systems, vol. 2, no. 2, pp. 87-99.
   [2]       Elgharbi, S. E., Yahia, M. A. & Ouchani, S. 2024. "Online Phishing Detection: A Heuristic-Based Machine Learning Framework," in 2024 13th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO), IEEE, pp. 1-4.
   [3]      Abdullah, A. A. & Hussein, S. A. 2024. "Detection and Mitigation Distribution Denial of Service Attack Based on Blockchain Concept," technology, vol. 2, p. 4.
   [4]      Guo, L.; Jing, S., Wei, L. & Zhao, C.2023. "Crossfire Attack Defense Method Based on Virtual Topology," in 2023 19th International Conference on Mobility, Sensing and Networking (MSN), IEEE, pp. 341-350.
   [5]      Smrithy Singh, V. & Rene Robin, C. 2023. "A Censorious Interpretation of Cyber Theft and its Footprints," I-Manager's Journal on Information Technology, vol. 12, no. 1.
   [6]      Bensaoud, A., Kalita, J. & Bensaoud, M. 2024. "A survey of malware detection using deep learning," Machine Learning With Applications, vol. 16, p. 100546.
   [7]      Abroshan, H., Devos, J., Poels, G. & Laermans, E. 2021. "Phishing happens beyond technology: the effects of human behaviors and demographics on each step of a phishing process," IEEE Access, vol. 9, pp. 44928-44949.
   [8]      Odeh, A., Keshta, I. & Abdelfattah, E. 2021. "Machine learningtechniquesfor detection of website phishing: a review for promises and challenges," in 2021 IEEE 11th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC), IEEE, pp. 0813-0818.
   [9]      Sheng, S., Wardman, B., Warner, G., Cranor, L., Hong, J. & Zhang, C. 2009."An empirical analysis of phishing blacklists,".
[10]      Moody, G. D., Galletta, D. F. & Dunn, B. K. 2017. "Which phish get caught? An exploratory study of individuals′ susceptibility to phishing," European Journal of Information Systems, vol. 26, no. 6, pp. 564-584.
[11]      Gandotra, E. & Gupta, D. 2021. "An efficient approach for phishing detection using machine learning," in Multimedia Security: Springer, pp. 239-253.
[12]      Do, N. Q., Selamat, A., Krejcar, O., Herrera-Viedma, E. & Fujita, H. 2022. "Deep Learning for Phishing Detection: Taxonomy, Current Challenges and Future Directions," IEEE Access.
[13]      Wei, W., Ke, Q., Nowak, J., Korytkowski, M., Scherer, R. & Woźniak, M. 2020. "Accurate and fast URL phishing detector: a convolutional neural network approach," Computer Networks, vol. 178, p. 107275.
[14]      Zhu, E., Chen, Z., Cui, J. & Zhong, H. 2022. "MOE/RF: A Novel Phishing Detection Model based on Revised Multi-Objective Evolution Optimization Algorithm and Random Forest," IEEE Transactions on Network and Service Management.
[15]      Saxena, A., Sharma, N., Agarwal, P. & Barotia, R. 2021. "Phishing website prediction by using cuckoo search as a feature selection and random forest and BF-tree classifier as a classification method," in Rising threats in expert applications and solutions: Springer, pp. 765-776.
[16]      Nagunwa, T., Naqvi, S., Fouad, S. & Shah, H. 2019. "A Framework of New Hybrid Features for Intelligent Detection of Zero Hour Phishing Websites," in International Joint Conference: 12th International Conference on Computational Intelligence in Security for Information Systems (CISIS 2019) and 10th International Conference on EUropean Transnational Education (ICEUTE 2019), Springer, pp. 36-46.
[17]      Hakim, Z. M. et al., 2021. "The Phishing Email Suspicion Test (PEST) a lab-based task for evaluating the cognitive mechanisms of phishing detection," Behavior research methods, vol. 53, no. 3, pp. 1342-1352.
[18]      Saravanan, P. & Subramanian, S. 2020. "A framework for detecting phishing websites using GA based feature selection and ARTMAP based website classification," Procedia Computer Science, vol. 171, pp. 1083-1092.
[19]      Wang, J. 2022. "An Improved Genetic Algorithm for Web Phishing Detection Feature Selection," in 2022 Asia Conference on Algorithms, Computing and Machine Learning (CACML), IEEE, pp. 130-134.
[20]      Zhu, E., Ju, Y., Chen, Z., Liu, F. & Fang, X. 2020. "DTOF-ANN: an artificial neural network phishing detection model based on decision tree and optimal features," Applied Soft Computing, vol. 95, p. 106505.
[21]      Bozkir, A. S. & Aydos, M. 2020. "LogoSENSE: A companion HOG based logo detection scheme for phishing web page and E-mail brand recognition," Computers & Security, vol. 95, p. 101855.
[22]      Aljofey A. et al., 2022. "An effective detection approach for phishing websites using URL and HTML features," Scientific Reports, vol. 12, no. 1, pp. 1-19.
[23]      Minocha, S. & Singh, B. 2022. "A novel phishing detection system using binary modified equilibrium optimizer for feature selection," Computers & Electrical Engineering, vol. 98, p. 107689.
[24]      Rao, R. S. & Pais, A. R. 2019. "Detection of phishing websites using an efficient feature-based machine learning framework," Neural Computing and Applications, vol. 31, no. 8, pp. 3851-3873.
[25]      Yerima, S. Y. & Alzaylaee, M. K. 2020. "High accuracy phishing detection based on convolutional neural networks," in 2020 3rd International Conference on Computer Applications & Information Security (ICCAIS), IEEE, pp. 1-6.
[26]      Mashaleh, A. S., Ibrahim, N. F. B., Al-Betar, M. A., Mustafa, H. M. & Yaseen, Q. M. 2022. "Detecting Spam Email with Machine Learning Optimized with Harris Hawks optimizer (HHO) Algorithm," Procedia Computer Science, vol. 201, pp. 659-664.
[27]      Heidari, A. A., Mirjalili, S., Faris, H., Aljarah, I., Mafarja, M. & Chen, H. 2019. "Harris hawks optimization: Algorithm and applications," Future generation computer systems, vol. 97, pp. 849-872.
[28]      Rao, R. S. & Ali, S. T. 2015. "Phishshield: a desktop application to detect phishing webpages through heuristic approach," Procedia Computer Science, vol. 54, pp. 147-156.
[29]      Volkamer, M., Renaud, K., Reinheimer, B. & Kunz, A. 2017. "User experiences of torpedo: Tooltip-powered phishing email detection," Computers & Security, vol. 71, pp. 100-113.
[30]      Ollmann, G. 2004. "The phishing guide understanding & preventing phishing attacks," NGS Software Insight Security Research.
[31]      Dua, D. & Graff, C. ???. UCI Machine Learning Repository [Online] Available: http://archive.ics.uci.edu/ml