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Survey on Malicious Web Pages Detection Techniques

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of u- and e- Service, Science and Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.5 (2015.05)바로가기
  • 페이지
    pp.195-206
  • 저자
    Dharmaraj Rajaram Patil, J. B. Patil
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A246190

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
The World Wide Web has become an inseparable part of millions of people who use online services e.g. online banking, online shopping, social networking, e-commerce, and store and manage user sensitive information, etc. In fact, it is a popular tool for any class of user over the Internet. Rich Web based applications are available over the World Wide Web to provide such types of services. At the same time, the Web has become an important means for people to interact with each other and do business. This is the positive side of this technology. Unfortunately, the Web has also become a more dangerous place. The popularity of World Wide Web has also attracted intruders and attackers. These intruders abuse the Internet and users by performing illegitimate activity for financial profit. The Web pages that contain such types of attacks or malicious code are called as malicious Web pages. While the existing approaches are good indicators in detecting malicious Web pages, there are still open issues in Web page features selection and detection techniques. In this paper, we are giving an extensive survey of existing malicious Web pages detection approaches and features they have used.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Web Attacks Taxonomy
  2.1 Drive-By Downloads Attacks
  2.2 Clickjacking Attacks
  2.3 Plug-ins and Script-Enabled Attacks
  2.4 Phishing Attacks
  2.5 Social (Engineering) Networks Attacks
  2.6 Cross Site Scripting (XSS) Attacks
  2.7 SQL Injection Attacks
  2.8 Third-Party Web Apps Attacks
  2.9 JavaScript Obfuscation Attacks
 3. Related Work
 4. Key Principles
 5. Conclusions
 Acknowledgements
 References

키워드

Malicious Web pages Detection Web Page Features Machine Learning.

저자

  • Dharmaraj Rajaram Patil [ Research Scholar, Department of Computer Engineering, R. C. Patel Institute of Technology, Shirpur (MS), India ]
  • J. B. Patil [ Professor, Department of Computer Engineering, R. C. Patel Institute of Technology, Shirpur (MS), India ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJUNESST) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJUNESST)]
  • 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 u- and e- Service, Science and Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4246
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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