title: The implementation of the browser plug-in to search for phishing sites by circumstantial evidence
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Гришкин Валерий Михайлович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Griskin Valerij Mihajlovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Мартынюк Роман Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Martynuk Roman Anatolevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:51:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:51:01Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054744
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26511
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: На данный момент фишинг является одной из ключевых проблем безопасности в сети Интернет. Большая часть существующих антифишинговых методов защиты распространенных браузеров работает с использованием черных списков сайтов. Однако такой подход является ненадежным, так как в случае, если фишинговый сайт не содержится в соответствующих базах, то браузер не определит его как небезопасный. В данной работе рассматривается метод обнаружения фишинговых сайтов, опирающийся на косвенные признаки и машинное обучение как основные инструменты обеспечения безопасности пользователя. Предложенное решение реализовано в качестве удобного и интуитивно понятного браузерного расширения, совместимого с большинством популярных браузеров и не требующего никакой настройки со стороны пользователя.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Phishing is one of the key security threats on the Internet. Most anti-phishing protection methods in popular browsers use black lists. This approach, however, is not secure enough, because if a phishing website hasn't been added to the database, browsers can't warn user. In this paper we consider phishing detection approach based on indirect phishing website traits and ML. Proposed solution is implemented as a user-friendly browser extension compatible with most popular browsers and not requiring any setup for user.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: фишинг
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: браузер
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: фишинговый сайт
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: расширение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: антифишинговая защита
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронная сеть
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: phishing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: browser
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: phishing site
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: extension
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: anti-phishing protection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: EPSD
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The implementation of the browser plug-in to search for phishing sites by circumstantial evidence
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Реализация браузерного плагина для поиска фишинговых сайтов по косвенным признакам
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR_Martynuk_RA.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26511/1/VKR_Martynuk_RA.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 2,05 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Martynuk.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26511/2/reviewSV_Otzyv_Martynuk.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 68,17 kB