ДЕТЕКТУВАННЯ ФІШИНГОВИХ URL НА ОСНОВІ ЕВРИСТИЧНИХ ПРАВИЛ - Бучик, Сергій; Толстяк, Маргарита (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
Зростаюча кількість кіберзагроз, зокрема фішингових атак, вимагає розробки ефективних методів виявлення фішингу. Фішинг є однією з найпоширеніших і найнебезпечніших форм кіберзлочинів, що спрямована на отримання доступу до конфіденційної інформації користувачів, маніпулюючи їх довірою. Методологія атак соціальної інженерії стрімко розвивається, що створює виклики для фахівців з кібербезпеки. У цьому дослідженні розглядається евристичний підхід на основі правил до виявлення фішингових URL-адрес, який для виявлення потенційних загроз аналізує різні характеристики вебадрес, такі як нетипова структура посилань, наявність підозрілих символів або неправильної послідовності слів у доменних іменах. Ментальна мапа, як інструмент візуалізації, забезпечує структурований і логічно впорядкований підхід до аналізу методів виявлення фішингових вебсайтів. Вона наочно демонструє взаємозв’язки між різними правилами, спрямованими на ідентифікацію підозрілої поведінки веб-ресурсів, а також дозволяє чітко простежити класифікацію характеристик, які притаманні фішинговим атакам. Дана мапа узагальнює ключові ознаки, що використовуються для аналізу URL-адрес, дозволяючи структуровано представити критерії оцінки потенційної загрози. Маючи наглядну класифікацію евристичних правил детектування, значно підвищується точність ідентифікації фішингових вебсайтів, захищаючи користувачів від можливих атак. У дослідженні оцінюється ефективність окремих евристичних правил та їх комбінацій, що дає уявлення про їхню застосовність до автоматизованих систем виявлення фішингу. Для цього використовуються ключові метрики, які визначають якість алгоритму та його здатність розрізняти фішингові та легітимні сайти, а саме достовірність, істинно позитивний рівень, рівень хибних спрацьовувань, точність, оцінка F-1. Результати демонструють доцільність евристичного виявлення як простої, ефективної та зрозумілої альтернативи складним моделям машинного навчання.