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講演抄録/キーワード
講演名 2019-11-15 13:15
Malicious URL Classification using Machine Learning Techniques
Yu-Chen ChenLi-Dong ChenYan-Ju ChenJiann-Liang ChenNTUST
抄録 (和) The Website security is an important research topic that must be pursued to protect internet users. Traditionally, blacklists of malicious websites are maintained, but they do not help in the detection of new malicious websites. This work proposes a machine learning architecture for detecting malicious URLs Forty-one features of malicious URLs are extracted using Domain, Alexa and Obfuscation Technique. ANOVA and XGBoost are used to identify the 17 most important features. Finally, dataset is used to train the XGBoost classifier, which has a classification accuracy of more than 99% and high efficiency. 
(英) The Website security is an important research topic that must be pursued to protect internet users. Traditionally, blacklists of malicious websites are maintained, but they do not help in the detection of new malicious websites. This work proposes a machine learning architecture for detecting malicious URLs Forty-one features of malicious URLs are extracted using Domain, Alexa and Obfuscation Technique. ANOVA and XGBoost are used to identify the 17 most important features. Finally, dataset is used to train the XGBoost classifier, which has a classification accuracy of more than 99% and high efficiency.
キーワード (和) Malicious URL / Obfuscation techniques / JavaScript detection / Artificial Intelligence / Feature selection / / /  
(英) Malicious URL / Obfuscation techniques / JavaScript detection / Artificial Intelligence / Feature selection / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 291, IA2019-41, pp. 79-83, 2019年11月.
資料番号 IA2019-41 
発行日 2019-11-07 (IA) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IA  
開催期間 2019-11-14 - 2019-11-15 
開催地(和) 関西学院大学 東京丸の内キャンパス(サピアタワー) 
開催地(英) Kwansei Gakuin University, Tokyo Marunouchi Campus (Sapia Tower) 
テーマ(和) IA2019 - Workshop on Internet Architecture and Applications 2019 
テーマ(英) IA2019 - Workshop on Internet Architecture and Applications 2019 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IA 
会議コード 2019-11-IA 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Malicious URL Classification using Machine Learning Techniques 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) Malicious URL / Malicious URL  
キーワード(2)(和/英) Obfuscation techniques / Obfuscation techniques  
キーワード(3)(和/英) JavaScript detection / JavaScript detection  
キーワード(4)(和/英) Artificial Intelligence / Artificial Intelligence  
キーワード(5)(和/英) Feature selection / Feature selection  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) Yu-Chen Chen / Yu-Chen Chen /
第1著者 所属(和/英) National Taiwan University of Science and Technology (略称: NTUST)
National Taiwan University of Science and Technology (略称: NTUST)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) Li-Dong Chen / Li-Dong Chen /
第2著者 所属(和/英) National Taiwan University of Science and Technology (略称: NTUST)
National Taiwan University of Science and Technology (略称: NTUST)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) Yan-Ju Chen / Yan-Ju Chen /
第3著者 所属(和/英) National Taiwan University of Science and Technology (略称: NTUST)
National Taiwan University of Science and Technology (略称: NTUST)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) Jiann-Liang Chen / Jiann-Liang Chen /
第4著者 所属(和/英) National Taiwan University of Science and Technology (略称: NTUST)
National Taiwan University of Science and Technology (略称: NTUST)
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講演者
発表日時 2019-11-15 13:15:00 
発表時間 25 
申込先研究会 IA 
資料番号 IEICE-IA2019-41 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.291 
ページ範囲 pp.79-83 
ページ数 IEICE-5 
発行日 IEICE-IA-2019-11-07 


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