Вдосконалення механізмів захисту корпоративної електронної пошти від фішингу на основі машинного навчання та протоколів SPF, DKIM і DMARC
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
The paper considers an approach to improving mechanisms for protecting corporate email from phishing attacks
based on the use of machine learning methods and the SPF, DKIM and DMARC authentication protocols. An analysis of
modern threats associated with the spread of phishing messages, which are among the main causes of account
compromise and leakage of confidential information in the corporate environment, is conducted. A model for detecting
suspicious emails is proposed that combines the results of SPF, DKIM and DMARC checks with additional message
characteristics, including header parameters, domain features and behavioral indicators of the sender. The use of
machine learning algorithms makes it possible to automate message classification and increase the accuracy of phishing
attack detection compared with traditional filtering methods. The expected result is a decrease in the number of successful
phishing attacks, an increase in the level of information security of corporate email systems and an improvement in
electronic correspondence monitoring processes.
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Наконечна А. М., Гуменюк В. В. Вдосконалення механізмів захисту корпоративної електронної пошти від фішингу на основі машинного навчання та протоколів SPF, DKIM і DMARC // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29249.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (8)
- Verizon. 2025 Data Breach Investigations Report (DBIR). URL: https://www.verizon.com/business/resources/reports/dbir/ (дата звернення: 19.05.202
- IBM Security. Cost of a Data Breach Report 2025. URL: https://www.ibm.com/reports/data-breach (дата звернення: 19.05.2026).
- ENISA. ENISA Threat Landscape 2025. URL: https://www.enisa.europa.eu/publications/enisa-threat-landscape-2025 (дата звернення: 19.05.2026).
- Kitterman S. Sender Policy Framework (SPF) for Authorizing Use of Domains in Email, Version 1. RFC 7208. URL: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7208 (дата звернення: 19.05.2026).
- Crocker D., Hansen T., Kucherawy M. DomainKeys Identified Mail (DKIM) Signatures. RFC 6376. URL: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc6376 (дата звернення: 19.05.2026).
- Kucherawy M., Zwicky E. Domain-based Message Authentication, Reporting, and Conformance (DMARC). RFC 7489. URL: https://datatracker.ietf.org/doc/html/rfc7489 (дата звернення: 19.05.2026).
- Salloum S., Gaber T., Vadera S., Shaalan K. Phishing Email Detection Using Natural Language Processing Techniques: A Literature Survey. Procedia Computer Science. 2021. Vol. 189. P. 19–28. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.05.077.
- Kyaw P. H., Thinn T. T., Tun W. T., Maw A. H. A Systematic Review of Deep Learning Techniques for Phishing Email Detection. Electronics. 2024. Vol. 13, No. 19. Article 3823. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics13193823