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System Design, Investigation and Countermeasure of Phishing Attacks using Data Mining Classification Methods and its Analysis

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJAST) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Advanced Science and Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.78 (2015.05)바로가기
  • 페이지
    pp.29-40
  • 저자
    Rajendra Gupta, Piyush Kumar Shukla
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A245988

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
The phishing is a kind of e-commerce lure which is intended to steal the confidential information of the internet user by making identical website of legitimate one in which the contents and images most likely remains similar to the legitimate website. The other way of phishing website is to do minor changes in the URL or in the domain of the website. In this paper, an anti-phishing system is proposed which is based on the development of the Add-on tool for the web browser. The performance of the proposed system is studied with four different data mining classification algorithms which are Class Imbalance Problem (CIP), Rule based Classifier (Sequential Covering Algorithm (SCA)), Nearest Neighbour Classification (NNC), Bayesian Classifier (BC). To evaluate the performance of the proposed anti-phishing system for the detection of phishing websites, we have collected 7690 legitimate websites and 2280 phishing websites from the authorised sources like APWG database and PhishTank. After the analysis of the anti-phishing system, more than 90 percentage successful results achieved at different time periods.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Methods of Phishing Attack
 3. Overview of Previous Study on Phishing
 4. Anti-Phishing Toolbars
 5. Disadvantages of the Existing Systems
 6. System design and Development Model
 7. Working Procedure of Novel Anti-Phishing System
 8. Data Mining Analysis
  8.1. Study of the Anti-Phishing Tool with Class Imbalance Problem
  8.2. Study of the Anti-Phishing tool with Rule based Classifier Method
  8.3. Study of the Anti-Phishing tool with Nearest Neighbour Classification
  8.4. Study of the Anti-Phishing tool with Bayesian Classifier
 9. Result and Conclusion
 Acknowledgments
 References

저자

  • Rajendra Gupta [ Assistant Professor, BSSS Autonomous College, Barkatullahu University, Bhopal, India ]
  • Piyush Kumar Shukla [ Assistant Professor, University Institute of Technology Rajiv Gandhi Technical University, Bhopal, India ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJAST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJAST)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Advanced Science and Technology
  • 간기
    월간
  • pISSN
    2005-4238
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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