Bakalářská práce
Získaná ocenění: Cena děkana FI za vynikající závěrečnou práci

Machine Learning for Phishing URL Detection

Juraj Smeriga
Anotace

Zatiaľ čo výskum v oblasti kyberbezpečnosti dosahuje rok čo rok významný pokrok, phishing ako jeden z najrožšírenejších kyberútokov sa nezdá byť na ústupe. Táto práca popisuje spôsob detekcie škodlivých phishingových webstránok pomocou strojového učenia za pomoci atribútov získaných výhradne z URL. Obsahuje popis dostupných dát and proces tvorby atribútov. Popíše výber vhodných algoritmov strojového učenia a porovnáva výkonnosť jednotlivých algoritmov. Na záver zhodnotí dosiahnuté výsledky.

Abstract

While research in the field of cybersecurity makes significant year-on-year progress, phishing as one of the most widely used cyberattacks does not seem to be on the retreat. This thesis describes an approach to the detection of malicious phishing websites using machine learning with a focus on using features extracted solely from the URL. It includes the description of available data and the feature …více

Klíčová slova
phishing phishing detection malicious URL machine learning k-nearest decision trees SVM Random Forest Naive Bayes classification klasifikácia detekcia phishingu strojové učenie
Zadání práce
The goal of this thesis is to explore the possibility of using ML approaches to determine, whether a URL is a phishing URL without any additional scraping of the URL itself. The thesis will include:
  • Description of the phishing with focus on URL.
  • Description of available data for phishing detection and their collection.
  • Selection of relevant ML techniques.
  • Aplication of the selected ML techniques to phishing detection URL.
  • Evaluation of phishing URL detection.
Administrativní informace
Práce zkontrolována:
27. 5. 2020 09:46, RNDr. Tomáš Jirsík, Ph.D.
Plný text práce
1,7 MB / soubor PDF
Přílohy (1)
Jazyk práce
angličtina angličtina
Termín obhajoby
24. 6. 2020
Práce byla úspěšně obhájena

Vedoucí

RNDr. Tomáš Jirsík, Ph.D.
SPB CSIRT-MU DKSD ÚVT MU

Oponent

RNDr. Martin Laštovička, Ph.D., učo 395855
SRI CSIRT-MU DKSD ÚVT MU
Citovat tuto práci
Masarykova univerzita Fakulta informatiky
Studijní program
Aplikovaná informatika
Obor

Práce na příbuzné téma

Seznam prací, které mají shodná klíčová slova.

Podobné práce

  • Přidání souboru

    Soubor nebo složku lze nahrát pomocí tlačítka Přidat.

  • Další operace se soubory

    Podrobnosti lze zjistit označením příslušného řádku.

  • Pohled pro experty

    Pro častou práci je možné zvolit režim Více možností.

  • Vyhledávání souborů

    Vyhledávaný výraz můžete zadat přímo do adresního řádku.

  • Rychlý přístup k souborům

    Pomocí funkce Nedávné je možné se rychle vrátit k právě prohlíženým souborům. Oblíbené soubory je také možné označit Hvězdičkou.