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ідея - 機器學習 - # 網路釣魚檢測

利用MobileBERT進行即時、可解釋的威脅緩解的輕量級客戶端網路釣魚檢測框架 - PhishLang


Основні поняття
PhishLang是一個開源、輕量級的語言模型,專門設計用於通過網站的上下文分析來檢測網路釣魚網站。與依賴靜態特徵且難以適應新威脅的傳統啟發式或機器學習模型,以及計算密集的深度學習模型不同,我們的模型利用MobileBERT(一種快速且節省內存的BERT架構變體)來學習網路釣魚攻擊的細粒度特徵。PhishLang可以以最少的數據預處理運行,並提供與領先的深度學習反網路釣魚工具相當的性能,同時速度更快,資源消耗更低。
Анотація

本文介紹了PhishLang,一個開源的輕量級網路釣魚檢測框架。與依賴靜態特徵且難以適應新威脅的傳統啟發式或機器學習模型,以及計算密集的深度學習模型不同,PhishLang利用MobileBERT(一種快速且節省內存的BERT架構變體)來學習網路釣魚攻擊的細粒度特徵。

PhishLang可以以最少的數據預處理運行,並提供與領先的深度學習反網路釣魚工具相當的性能,同時速度更快,資源消耗更低。作者在2023年9月28日至2024年1月11日期間,在Certstream上運行PhishLang,共識別出25,796個獨特的網路釣魚網站,其中74%被檢測到並成功阻止。

此外,作者還開發了6種對抗性攻擊的對策(修補程式),使PhishLang能夠抵禦高效且現實的對抗性攻擊。作者還構建了一個"可解釋的阻止列表"系統,將PhishLang與GPT 3.5 Turbo結合,為用戶提供關於網站被檢測為網路釣魚的上下文信息。

最後,作者開源了PhishLang框架,並實現了一個完全基於客戶端的Chromium瀏覽器擴展程式,對系統資源的影響很小,可以在低端硬體上運行,無需依賴在線阻止列表。

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在2023年9月28日至2024年1月11日期間,PhishLang共識別出25,796個獨特的網路釣魚網站。 在檢測到的25,796個網路釣魚網站中,74%被成功阻止。 PhishLang的檢測準確率約為94%。
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PhishLang如何與其他反網路釣魚工具(如Google Safe Browsing和Microsoft SmartScreen)進行比較和整合?

PhishLang是一個輕量級的客戶端網路釣魚檢測框架,與其他反網路釣魚工具如Google Safe Browsing和Microsoft SmartScreen相比,具有幾個顯著的優勢。首先,PhishLang利用MobileBERT模型進行即時檢測,能夠在本地設備上運行,這意味著它不需要依賴於伺服器端的資料庫或網路連接,從而減少了延遲和提高了反應速度。根據研究,PhishLang在檢測新型網路釣魚攻擊方面的表現超過了這些傳統工具,特別是在面對逃避檢測的攻擊時。 此外,PhishLang的“可解釋的封鎖清單”功能,結合了GPT-3.5 Turbo,能夠為用戶提供詳細的上下文解釋,幫助用戶理解為何某個網站被標記為網路釣魚,這在其他工具中並不常見。這種透明度不僅增強了用戶的信任感,還能提高用戶對網路釣魚攻擊的識別能力。PhishLang還能夠即時報告未被其他工具檢測到的釣魚網站,進一步增強了整體的防護能力。

PhishLang的客戶端部署模式是否會帶來任何隱私或安全方面的挑戰?如何解決這些挑戰?

雖然PhishLang的客戶端部署模式在保護用戶隱私方面具有優勢,因為所有檢測都在本地進行,無需將用戶的瀏覽數據上傳到伺服器,但仍然存在一些潛在的隱私和安全挑戰。例如,若用戶的設備受到惡意軟件的感染,則PhishLang的檢測能力可能會受到影響,並且用戶的敏感信息可能會被洩露。 為了解決這些挑戰,PhishLang可以實施多層次的安全措施。首先,定期更新和維護客戶端應用程序,以修補任何潛在的安全漏洞。其次,使用加密技術來保護用戶的數據,確保即使在本地存儲的數據也不會被未經授權的訪問者獲取。此外,PhishLang可以提供用戶教育資源,幫助用戶識別和防範潛在的安全威脅,從而增強整體的安全性。

除了網路釣魚檢測,PhishLang的語言模型技術是否可以應用於其他網絡安全領域,如惡意軟件檢測或社交媒體內容審核?

PhishLang所使用的語言模型技術具有廣泛的應用潛力,除了網路釣魚檢測外,還可以擴展到其他網絡安全領域,如惡意軟件檢測和社交媒體內容審核。由於MobileBERT模型在理解和分析文本數據方面的優勢,它可以被訓練來識別惡意軟件的特徵,例如通過分析代碼片段或檔案元數據來檢測潛在的惡意行為。 在社交媒體內容審核方面,PhishLang的技術可以用於識別和過濾有害內容,如仇恨言論、虛假信息或其他不當行為。通過訓練模型來理解社交媒體上的語言模式和上下文,PhishLang可以幫助平台自動化內容審核過程,從而提高用戶的安全性和平台的整體健康度。 總之,PhishLang的語言模型技術不僅限於網路釣魚檢測,還可以在多個網絡安全領域中發揮重要作用,為用戶提供更全面的保護。
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