SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:liu-199092"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:liu-199092" > Phishing in Style: ...

Phishing in Style: Characterizing Phishing Websites in the Wild

Hasselquist, David (författare)
Linköpings universitet,Databas och informationsteknik,Tekniska fakulteten
Kihlberg Gawell, Elsa (författare)
Linköpings universitet,Databas och informationsteknik,Tekniska fakulteten
Karlström, Axel (författare)
Linköpings universitet,Databas och informationsteknik,Tekniska fakulteten
visa fler...
Carlsson, Niklas, 1977- (författare)
Linköpings universitet,Databas och informationsteknik,Tekniska fakulteten
visa färre...
 (creator_code:org_t)
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2023
2023
Engelska.
Ingår i: Proc. Network Traffic Measurement and Analysis Conference (TMA). - : Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). - 9783903176584 - 9798350325676
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • The prevalence of phishing domains is steadily rising as attackers exploit toolkits to create phishing websites. As web development expertise is no longer a prerequisite, phishing attacks have become more widespread, outpacing many existing detection methods. Developing novel techniques to identify malicious domains is crucial to safeguard potential victims online. While most current methods emphasize the visual aspects of phishing websites, in this paper, we investigate the underlying structure by collecting data on style sheets and certificates from both verified phishing domains and benign domains. Using a token-based similarity algorithm, we group the phishing domains into three categories and identify shared characteristics of these domains. Our work demonstrates the feasibility of using structural similarities to identify a website created using a phishing kit. By employing such detection, users would be able to browse the web with a reduced risk of falling victim to malicious activities.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy