Засіб виявлення фішингових сайтів із використанням машинного навчання

Abstract

Фішингові атаки є однією з найбільш поширених та небезпечних загроз інформаційній безпеці користувачів мережі Інтернет. Традиційні засоби протидії фішингу, що базуються на використанні чорних списків або сигнатурного аналізу, мають обмежену ефективність через динамічне створення нових фішингових веб-ресурсів та постійну зміну тактик зловмисників. У статті представлено програмний засіб для автоматичного виявлення фішингових сайтів із використанням алгоритмів машинного навчання. Розроблений засіб здійснює аналіз структурних, доменних та поведінкових ознак веб-ресурсів і використовує ансамблевий алгоритм Random Forest для класифікації сайтів. Програмний засіб реалізовано у вигляді браузерного плагіна, який забезпечує перевірку веб-сторінок у режимі реального часу та інформує користувача про рівень потенційної загрози. Результати експериментальних досліджень підтвердили високу точність і практичну ефективність розробленого програмного засобу.

Phishing attacks are among the most widespread and dangerous threats to information security in the