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Smishing Dataset I: Phishing SMS Dataset from Smishtank.com


Centrala begrepp
Bereitstellung eines umfangreichen Datensatzes zur Bekämpfung von Smishing-Angriffen.
Sammanfattning

Einführung

  • Smishing als Variante von Phishing durch SMS-Nachrichten.
  • FCC blockiert verdächtige Nachrichten.

Herausforderungen

  • Mangel an relevanten Smishing-Datensätzen.
  • Schwierigkeiten mit veralteten Datensätzen.

Datensatz

  • 1090 öffentlich eingereichte Smishing-Nachrichten.
  • Enthält Senderinformationen, Nachrichtentext und Markenreferenzen.

Analyse

  • Kategorisierung von Nachrichten und URLs.
  • Häufigste Marken und Nachrichtenkategorien.

Verarbeitung

  • Extraktion von Text aus Bildern.
  • Analyse von Sender- und Nachrichtenattributen.
  • Überprüfung von VirusTotal und WHOIS-Informationen.

Datenverteilung

  • Datensatz öffentlich verfügbar.

Anwendungen und zukünftige Arbeit

  • Unterstützung von Forschern und Entwicklern bei der Smishing-Erkennung.
  • Analyse saisonaler oder ereignisbasierter Phishing-Nachrichten.
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Statistik
In diesem Papier präsentieren wir einen Datensatz von 1090 Smishing-Nachrichten. Jede Nachricht enthält Informationen zum Absender, zum Nachrichtentext und zu den erwähnten Marken. VirusTotal und WHOIS-Informationen werden zur Analyse von URLs verwendet.
Citat
"Smishing-Angriffe haben zugenommen und sind eine der häufigsten Formen von Social Engineering-Angriffen." "Die Verfügbarkeit von frischen Smishing-Datensätzen ist eine der größten Herausforderungen bei der Smishing-Prävention."

Viktiga insikter från

by Daniel Timko... arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.18430.pdf
Smishing Dataset I

Djupare frågor

Wie können saisonale Ereignisse die Art von Phishing-Nachrichten beeinflussen?

Saisonale Ereignisse können die Art von Phishing-Nachrichten auf verschiedene Weisen beeinflussen. Phisher passen oft ihre Taktiken an aktuelle Ereignisse an, um die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Phishing-Attacke zu erhöhen. Während der Steuersaison könnten beispielsweise vermehrt gefälschte IRS-bezogene Nachrichten auftreten, um die Empfänger dazu zu verleiten, persönliche Informationen preiszugeben. Während der Feiertage könnten Phishing-Nachrichten vermehrt auf Online-Shopping- oder Lieferdienste abzielen, um von der erhöhten Aktivität in diesen Bereichen zu profitieren. Die Analyse saisonaler Trends in Phishing-Nachrichten kann dazu beitragen, präventive Maßnahmen zu ergreifen und die Öffentlichkeit über potenzielle Bedrohungen aufzuklären.

Welche Rolle spielen Domain-Registrare bei der Identifizierung von betrügerischen Websites?

Domain-Registrare spielen eine wichtige Rolle bei der Identifizierung betrügerischer Websites, insbesondere im Zusammenhang mit Phishing-Angriffen. Durch die Analyse von WHOIS-Daten, die Informationen über den Domain-Registrar, das Erstellungsdatum der Domain und das letzte Aktualisierungsdatum enthalten, können Sicherheitsexperten Muster erkennen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. Bestimmte Registrare werden möglicherweise häufiger für die Registrierung von betrügerischen Websites genutzt, was es ermöglicht, verdächtige Domains zu identifizieren. Darüber hinaus können die Erstellungs- und Aktualisierungszeiten einer Domain Hinweise darauf liefern, ob die Website möglicherweise für betrügerische Zwecke erstellt wurde. Die Zusammenarbeit mit Registraren und die Überwachung von Domain-Aktivitäten sind entscheidend, um betrügerische Websites zu erkennen und zu bekämpfen.

Wie können öffentlich zugängliche Datensätze zur Verbesserung der Smishing-Erkennung genutzt werden?

Öffentlich zugängliche Datensätze spielen eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Smishing-Erkennung, da sie Forschern und Entwicklern wertvolle Einblicke in aktuelle Smishing-Trends und -Taktiken bieten. Durch die Analyse von Smishing-Nachrichten in diesen Datensätzen können Muster identifiziert werden, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. Forscher können Machine-Learning-Modelle trainieren und Algorithmen entwickeln, um verdächtige Nachrichten automatisch zu erkennen und zu klassifizieren. Darüber hinaus ermöglichen öffentlich zugängliche Datensätze die Validierung von Sicherheitslösungen und die Entwicklung neuer Abwehrstrategien gegen Smishing-Angriffe. Die kontinuierliche Aktualisierung und Erweiterung dieser Datensätze sind entscheidend, um mit den sich ständig verändernden Smishing-Trends Schritt zu halten und effektive Gegenmaßnahmen zu entwickeln.
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