실시간 피싱 웹사이트 탐지를 위한 ANN과 LSTM의 결합 모델 사용

Conceitos essenciais

ANN과 LSTM 결합 모델을 사용하여 피싱 웹사이트를 효과적으로 탐지할 수 있다.

Resumo

이 연구에서는 피싱 웹사이트 탐지를 위해 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 사용하였다. 48개의 특징과 10,000개의 인스턴스로 구성된 데이터셋을 사용하였으며, 5,000개의 피싱 웹사이트와 5,000개의 정상 웹사이트로 구성되어 있다.

다양한 기계 학습 모델(의사 결정 트리, k-최근접 이웃, 나이브 베이즈, 로지스틱 회귀, SVM)과 딥 러닝 모델(ANN, LSTM, ANN-LSTM)을 사용하여 성능을 평가하였다. 그 결과, 제안된 ANN-LSTM 하이브리드 모델이 98%의 정확도로 가장 우수한 성능을 보였다. 반면 k-최근접 이웃 모델은 74%의 정확도로 가장 낮은 성능을 보였다.

이 연구는 피싱 웹사이트 탐지를 위한 효과적인 모델 아키텍처를 제공하고, 다양한 기계 학습 및 딥 러닝 알고리즘의 성능을 평가하였다는 점에서 의의가 있다.

Estatísticas

피싱 웹사이트 탐지 모델의 정확도는 98%이다.
k-최근접 이웃 모델의 정확도는 74%로 가장 낮다.

Citações

"제안된 ANN-LSTM 하이브리드 모델이 98%의 정확도로 가장 우수한 성능을 보였다."
"k-최근접 이웃 모델은 74%의 정확도로 가장 낮은 성능을 보였다."

Principais Insights Extraídos De

Phishing Website Detection Using a Combined Model of ANN and LSTM

by Muhammad Sho... às arxiv.org 04-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.10780.pdf

Perguntas Mais Profundas

다른 데이터셋을 사용하여 제안된 모델의 성능을 평가해볼 수 있을까?

제안된 모델의 성능을 다른 데이터셋을 사용하여 평가할 수 있습니다. 새로운 데이터셋을 도입함으로써 모델의 일반화 능력을 확인하고 다양한 상황에서의 성능을 평가할 수 있습니다. 새로운 데이터셋을 사용하여 모델을 훈련하고 테스트하고, 정확도, 정밀도, 리콜, F1 점수 등의 성능 지표를 평가하여 이전 결과와 비교할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 일반화 능력과 안정성을 더 잘 이해할 수 있습니다.

피싱 웹사이트 탐지 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 다른 기술은 무엇이 있을까?

피싱 웹사이트 탐지 모델의 성능을 향상시키기 위해 다양한 기술을 적용할 수 있습니다. 첫째, 특성 공학을 통해 더 많은 유용한 특징을 추출하고 모델의 입력으로 제공함으로써 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 앙상블 학습 기법을 사용하여 여러 모델의 예측을 결합함으로써 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 셋째, 심층 강화 학습을 활용하여 모델이 피싱 웹사이트를 더 정확하게 식별하도록 학습시킬 수 있습니다. 또한, 실시간 데이터 스트리밍을 활용하여 신속하게 대응하고 새로운 피싱 웹사이트를 탐지할 수 있는 기술도 적용할 수 있습니다.

피싱 웹사이트 탐지 기술이 사이버 보안 분야에 미치는 영향은 무엇일까?

피싱 웹사이트 탐지 기술은 사이버 보안 분야에 많은 영향을 미칩니다. 이 기술을 통해 사용자들은 개인 정보를 보호하고 사기 행위로부터 안전을 유지할 수 있습니다. 피싱 웹사이트를 신속하게 식별하고 차단함으로써 개인 및 기업의 손실을 최소화할 수 있습니다. 또한, 피싱 웹사이트 탐지 기술은 사이버 범죄를 예방하고 사이버 보안 수준을 향상시키는 데 기여합니다. 이를 통해 온라인 활동 중 사용자들의 안전을 보장하고 사이버 공격으로부터 보호할 수 있습니다.