Leverage Website Favicon to Detect Phishing Websites
المؤلفون المشاركون
Chiew, Kang Leng
Sze, San Nah
Choo, Jeffrey Soon-Fatt
Yong, Kelvin S. C.
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-03-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Phishing attack is a cybercrime that can lead to severe financial losses for Internet users and entrepreneurs.
Typically, phishers are fond of using fuzzy techniques during the creation of a website.
They confuse the victim by imitating the appearance and content of a legitimate website.
In addition, many websites are vulnerable to phishing attacks, including financial institutions, social networks, e-commerce, and airline websites.
This paper is an extension of our previous work that leverages the favicon with Google image search to reveal the identity of a website.
Our identity retrieval technique involves an effective mathematical model that can be used to assist in retrieving the right identity from the many entries of the search results.
In this paper, we introduced an enhanced version of the favicon-based phishing attack detection with the introduction of the Domain Name Amplification feature and incorporation of addition features.
Additional features are very useful when the website being examined does not have a favicon.
We have collected a total of 5,000 phishing websites from PhishTank and 5,000 legitimate websites from Alexa to verify the effectiveness of the proposed method.
From the experimental results, we achieved a 96.93% true positive rate with only a 4.13% false positive rate.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chiew, Kang Leng& Choo, Jeffrey Soon-Fatt& Sze, San Nah& Yong, Kelvin S. C.. 2018. Leverage Website Favicon to Detect Phishing Websites. Security and Communication Networks،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214334
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chiew, Kang Leng…[et al.]. Leverage Website Favicon to Detect Phishing Websites. Security and Communication Networks No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214334
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chiew, Kang Leng& Choo, Jeffrey Soon-Fatt& Sze, San Nah& Yong, Kelvin S. C.. Leverage Website Favicon to Detect Phishing Websites. Security and Communication Networks. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214334
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214334
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر