Brand Recognition of Phishing Web Pages via Global Image Descriptors

Authors : Esra EROĞLU, Ahmet Selman BOZKIR, Murat AYDOS

Pages : 436-443

Doi:10.31590/ejosat.638397

View : 32 | Download : 14

Publication Date : 2019-10-31

Article Type : Research Paper

Abstract :İnternetin gelişmesiyle son yıllarda katlanarak artan kimlik avı saldırıları, masum kullanıcıların özel kimlik bilgilerini çalmayı amaçlayan bir siber saldırı şeklidir. Genel olarak saldırganlar, kullanımda olan meşru bir web sayfasının sahte ancak görsel olarak benzer bir sürümünü oluşturup kullanıcılara göndererek aldatmaya çalışırlar. Bu çalışmada oltalayıcı web sayfalarının hedef aldığı markaların tanınmasında alanyazınında denenmemiş olan iki genel amaçlı görsel betimleyicinin (GIST ve Local Binary Patterns) kullanıldığı bir yaklaşım önerilmektedir. Buna ilaveten ayırt ediciliği yüksek temsillerin elde edilebilmesi amacıyla “bütünsel” ve “çok seviyeli parçalama” gibi iki özellik çıkarım yaklaşımı denenmiştir. “Bütünsel” yaklaşımda tüm sayfa şipşakı girdi olarak kullanılırken “çok seviyeli parçalama” yaklaşımında tüm görsel, eşit büyüklükteki parçalar içeren çok katmanlı yapıda ele alınmıştır. Önerilen yaklaşımın performans ölçümünde, oltalama saldırılarına sıklıkla maruz kalan toplamda 14 farklı marka ile birlikte özgün web sayfalarına ait sayfa şipşaklarını içeren ve araştırmacılar açısından “açık küme” problemi teşkil eden bir veri kümesi kullanılmştır. Öte yandan, yukarıda belirtilen veri kümesi toplamda 1313 eğitim ve 1539 test örneğini kapsamaktadır. GIST ve LBP betimleyicileri kullanılarak çıkarılan görsel imzalar daha sonra SVM, Random Forest ve XGBoost gibi çeşitli makine öğrenme modellerine girdi olarak sunulmuştur. Kapsamlı deneylerin sonuçlarına göre, XGBoost en iyi sınıflandırıcı olarak tespit edilmiştir. Öte yandan geçerleme verisi üzerinde “çok seviyeli parçalama” temsili kullanılarak doğruluk kriterinde sırasıyla %87.7 (GIST) ve %83.1 (LBP) değerleri elde edilmiştir. Sonuç olarak seçilen genel görsel betimleyicilerinin oltalayıcı web sayfalarını tespit etme ve marka tanımada başarıyla kullanılabileceği gösterilmiştir. Ek olarak, bir sayfa şipşakının ortalama GIST betimleyicisimnden yararlanarak 1.12 saniyede işlenerek sınıflandırılabilmesi önerilen yaklaşımın oltalayıcı web sayfalarının tanınmasında bir tarayıcı eklentisi olarak da etkin ve verimli şekilde kullanabileceğini göstermetedir.
Keywords : LBP, ltalama saldırıları, Bilgisayarlı Görü, Makine Öğrenmesi, GIST