Malicious Website(악성 웹사이트)란 무엇입니까?
Malicious Website 악성 웹사이트 - While consumers use the web to perform routine activities, they are under the constant threat of attack from malicious websites. [1] Since language transformers learn to represent context-dependent text sequences, we hypothesize that they will be able to learn directly from the text in URLs to distinguish between legitimate and malicious websites. [2] Malicious websites predominantly promote the growth of criminal activities over the Internet restraining the development of web services. [3] Internet is the main media to execute the malware attack on the computer systems through emails, malicious websites and by drive and download software. [4] , Malicious websites are one of the most common cybersecurity threats. [5] Most naive users typically visit unknown websites, and due to their lack of awareness and software proficiency, malicious websites pose a significant threat to their data and security. [6] The increase in internet usage has resulted in an increase in both the number of malicious websites and cybercrimes reported over the years. [7] Users accessing the internet, (that are connected on the network, in which our application is applied) are monitored, such that if he/she accesses a malicious website, will be tracked and a log will be created, which will be given to the network admin. [8] In order to maintain the security and privacy of sensitive user data, the user must pay for services that include the storage and generation of secure passwords, monitoring internet traffic to discourage navigation to malicious websites, among other services. [9] Malicious websites attempt to install malware on user’s devices without permission, which can disrupt device operation, steal personal information, and even acquire access to the device for future attacks. [10] In this research, we proposed a deep learning approach to detect malware using data collected from a web crawler that systematically sent requests to benign and malicious websites on the Internet. [11] In this paper, we focus on a type of web-based SE attack, called an event-synced navigation attack, which generates UGC with links navigating users to malicious websites and distribute it synced with a real-life event at a specific time. [12] Our method can also identify the malicious websites concealed in EKs, which can further improve the efficiency of analysis. [13] Malicious websites often mimic top brands to host malware and launch social engineering attacks, e. [14] , blocking out malicious Websites) might overwhelm a typical Internet user and thus the users may overlook or ignore visual and textual warnings and, as a result, they might be targeted, (2) these visual cues are inaccessible to certain users such as those with visual impairments. [15] Nowadays, fraudulent and malicious websites are emerging as a harmful and very common problem on the Internet. [16] It is a type of online theft where the sensitive information is obtained by redirecting the victim to malicious websites. [17] Phishing sites are malicious websites that imitate as legitimate websites or web pages and aim to steal user’s personal credentials like user id, password, and financial information. [18] Web Phishing asks the user to connect to a malicious website. [19] Therefore, effective countermeasures for the analysis and detection of malicious websites is crucial to combat the rising threats to the cyber world security. [20] Attacks such as the redirection to a malicious website or the infection of a smartphone with a malware are realistic and feasible in practice. [21] In this paper we implement a Bloom Filter to test membership of URLs and provide a warning to malicious websites or access to kid friendly websites. [22] These attacks happen when a user visits a malicious website which downloads and executes malware in user’s computer by exploiting the vulnerabilities in web browsers or web plug-ins. [23] In this study, to analyze web access threats via WebView, we investigated web access to malicious websites against Android mobile devices. [24] Due to the rapid growth of the internet, malicious websites [1] have become the cornerstone for internet crime activities. [25] Smartphone sensors can be leveraged by malicious apps for a plethora of different attacks, which can also be deployed by malicious websites through the HTML5 WebAPI. [26] Phishing is a social engineering method to steal user credentials through data entry forms from malicious websites. [27] Our PhishFarm framework is designed for continuous monitoring of the ecosystem and can be extended to test future state-of-the-art evasion techniques used by malicious websites. [28] There are fake profiles in social media, malicious websites on the internet, and fake news sources that are prolific in spreading misinformation. [29] Malicious websites play a pivotal role in effecting your system. [30] 19% of linguistic-collision search terms on Google and Baidu have results on the first page directing to malicious websites. [31] As a new defense against the detection bypass technology of malicious attackers, this study proposes the automated tracing of malicious websites in a malware distribution network (MDN). [32] These text messages contain a link which will redirect the user to malicious websites. [33] As a result, the user is redirected to a malicious website. [34] These spams are used for sending fake proposals, advertisements, and harmful contents in the form of executable file to attack user systems or the link to the malicious websites resulting in the unessential consumption of network bandwidth. [35] Once a client is connected to the evil twin AP, the attacker can spy on its communication, re-direct client(s) to malicious websites, compromise credentials. [36] The number of Malicious Websites has increased manifold in the past few years. [37] It is therefore important to detect these types of malicious websites before causing any harmful damages to victims. [38]소비자는 일상적인 활동을 수행하기 위해 웹을 사용하지만 악성 웹사이트의 지속적인 공격 위협을 받고 있습니다. [1] 언어 변환기는 컨텍스트 종속 텍스트 시퀀스를 나타내는 방법을 배우기 때문에 URL의 텍스트에서 직접 학습하여 합법적인 웹사이트와 악성 웹사이트를 구별할 수 있다고 가정합니다. [2] 악성 웹 사이트는 주로 인터넷을 통한 범죄 활동의 성장을 조장하여 웹 서비스의 개발을 억제합니다. [3] 인터넷은 이메일, 악성 웹사이트, 드라이브 및 다운로드 소프트웨어를 통해 컴퓨터 시스템에 맬웨어 공격을 실행하는 주요 미디어입니다. [4] , 악성 웹사이트는 가장 일반적인 사이버 보안 위협 중 하나입니다. [5] 대부분의 순진한 사용자는 일반적으로 알려지지 않은 웹사이트를 방문하며, 인식 및 소프트웨어 숙련도 부족으로 인해 악성 웹사이트는 데이터와 보안에 심각한 위협이 됩니다. [6] 인터넷 사용의 증가로 인해 악성 웹사이트와 사이버 범죄가 수년에 걸쳐 보고되었습니다. [7] 인터넷에 접속하는 사용자(저희 애플리케이션이 적용되는 네트워크에 연결되어 있음)를 모니터링하여 악성 웹사이트에 접속할 경우 이를 추적하고 로그를 생성하여 사용자에게 제공합니다. 네트워크 관리자. [8] 민감한 사용자 데이터의 보안 및 개인 정보를 유지하기 위해 사용자는 보안 암호의 저장 및 생성, 악성 웹사이트로의 탐색을 방지하기 위한 인터넷 트래픽 모니터링 등의 서비스에 대해 비용을 지불해야 합니다. [9] 악성 웹사이트는 허가 없이 사용자의 장치에 멀웨어를 설치하려고 시도하여 장치 작동을 방해하고 개인 정보를 도용하고 향후 공격을 위해 장치에 대한 액세스 권한을 얻을 수도 있습니다. [10] 본 연구에서는 인터넷상의 양성 및 악성 웹사이트에 체계적으로 요청을 보낸 웹 크롤러에서 수집된 데이터를 사용하여 악성코드를 탐지하는 딥러닝 접근 방식을 제안했습니다. [11] 본 논문에서는 사용자를 악성 웹사이트로 안내하는 링크가 포함된 UGC를 생성하고 특정 시간에 실제 이벤트와 동기화하여 배포하는 이벤트 동기화 탐색 공격이라고 하는 웹 기반 SE 공격 유형에 중점을 둡니다. [12] 우리의 방법은 또한 EK에 숨겨진 악성 웹사이트를 식별할 수 있어 분석 효율성을 더욱 향상시킬 수 있습니다. [13] 악성 웹사이트는 종종 유명 브랜드를 흉내내어 악성코드를 호스팅하고 사회 공학 공격을 시작합니다. [14] , 악성 웹사이트 차단)은 일반적인 인터넷 사용자를 압도할 수 있으므로 사용자는 시각적 및 텍스트 경고를 간과하거나 무시할 수 있으며 결과적으로 표적이 될 수 있습니다. (2) 이러한 시각적 신호는 다음과 같은 특정 사용자가 액세스할 수 없습니다. 시각 장애. [15] 오늘날, 사기성 및 악성 웹 사이트는 인터넷에서 유해하고 매우 일반적인 문제로 부상하고 있습니다. [16] 피해자를 악성 웹 사이트로 리디렉션하여 민감한 정보를 얻는 온라인 절도 유형입니다. [17] 피싱 사이트는 합법적인 웹 사이트 또는 웹 페이지를 가장하여 사용자 ID, 비밀번호, 금융 정보와 같은 사용자의 개인 자격 증명을 도용하는 것을 목표로 하는 악성 웹 사이트입니다. [18] 웹 피싱은 사용자에게 악성 웹사이트에 연결하도록 요청합니다. [19] 따라서 사이버 세계 보안에 대한 증가하는 위협에 대처하기 위해서는 악성 웹 사이트의 분석 및 탐지를 위한 효과적인 대응책이 중요합니다. [20] 악성 웹사이트로 리디렉션되거나 스마트폰이 악성코드에 감염되는 등의 공격은 현실적이고 실현 가능합니다. [21] 이 백서에서는 URL의 멤버십을 테스트하고 악성 웹사이트 또는 어린이에게 친숙한 웹사이트에 대한 액세스에 대한 경고를 제공하기 위해 Bloom Filter를 구현합니다. [22] 이러한 공격은 사용자가 웹 브라우저나 웹 플러그인의 취약점을 악용하여 사용자의 컴퓨터에 악성 코드를 다운로드하여 실행하는 악성 웹 사이트를 방문할 때 발생합니다. [23] 본 연구에서는 WebView를 통한 웹 접근 위협을 분석하기 위해 안드로이드 모바일 기기를 대상으로 악성 웹사이트에 대한 웹 접근을 조사하였다. [24] 인터넷의 급속한 성장으로 인해 악성 웹사이트[1]는 인터넷 범죄 활동의 초석이 되었습니다. [25] 스마트폰 센서는 HTML5 WebAPI를 통해 악성 웹사이트에 배포될 수 있는 다양한 공격을 위해 악성 앱에서 활용할 수 있습니다. [26] 피싱은 악성 웹사이트의 데이터 입력 양식을 통해 사용자 자격 증명을 훔치는 사회 공학적 방법입니다. [27] 우리의 PhishFarm 프레임워크는 생태계의 지속적인 모니터링을 위해 설계되었으며 악성 웹사이트에서 사용하는 미래의 최첨단 회피 기술을 테스트하도록 확장될 수 있습니다. [28] 소셜 미디어의 가짜 프로필, 인터넷의 악성 웹사이트, 잘못된 정보를 유포하는 가짜 뉴스 소스가 있습니다. [29] 악성 웹사이트는 시스템에 영향을 미치는 데 중추적인 역할을 합니다. [30] Google 및 Baidu의 언어 충돌 검색 용어의 19%는 첫 페이지에 악성 웹사이트로 연결되는 결과가 있습니다. [31] 본 연구에서는 악성 공격자의 탐지 우회 기술에 대한 새로운 방어 수단으로 MDN(맬웨어 배포 네트워크)에서 악성 웹 사이트의 자동 추적을 제안합니다. [32] 이러한 문자 메시지에는 사용자를 악성 웹사이트로 리디렉션하는 링크가 포함되어 있습니다. [33] 결과적으로 사용자는 악성 웹사이트로 리디렉션됩니다. [34] 이러한 스팸은 사용자 시스템을 공격하거나 악성 웹사이트로 연결되는 링크를 실행 파일 형태로 가짜 제안, 광고 및 유해 콘텐츠를 전송하여 네트워크 대역폭을 불필요하게 소비하는 데 사용됩니다. [35] 클라이언트가 사악한 쌍둥이 AP에 연결되면 공격자는 통신을 감시하고 클라이언트를 악성 웹사이트로 리디렉션하고 자격 증명을 손상시킬 수 있습니다. [36] 악성 웹사이트의 수는 지난 몇 년 동안 다양하게 증가했습니다. [37] 따라서 피해자에게 유해한 피해를 입히기 전에 이러한 유형의 악성 웹사이트를 탐지하는 것이 중요합니다. [38]
Detect Malicious Website 악성 웹사이트 탐지
The proposed research work jas developed a security model named WebSecAsst, which is a chrome plugin relying on the Machine Learning model XGBoost and VirusTotal to detect malicious websites visited by the user and to detect whether the files downloaded from the internet are Malicious or Safe. [1] Machine learning algorithms offer promising techniques to detect malicious websites performing unethical anonymous activities on the Internet. [2] To detect malicious websites which usually together with other normal websites on the cloud. [3] In this paper, we propose an automatic query template generation method to detect malicious websites. [4] Security researchers have used website features including the URL, webpage content, HTTP headers, and others to detect malicious websites. [5] Security researchers have used features gathered from webpage content (both HTML and JavaScript) to detect malicious websites. [6]제안된 연구 작업 jas는 기계 학습 모델 XGBoost 및 VirusTotal에 의존하는 크롬 플러그인인 WebSecAsst라는 보안 모델을 개발하여 사용자가 방문한 악성 웹사이트를 탐지하고 인터넷에서 다운로드한 파일이 악성 또는 안전한지 여부를 탐지합니다. [1] 기계 학습 알고리즘은 인터넷에서 비윤리적인 익명 활동을 수행하는 악성 웹사이트를 탐지하는 유망한 기술을 제공합니다. [2] 일반적으로 클라우드의 다른 일반 웹 사이트와 함께 악성 웹 사이트를 탐지합니다. [3] 본 논문에서는 악성 웹사이트를 탐지하기 위한 자동 질의 템플릿 생성 방법을 제안한다. [4] 보안 연구원은 URL, 웹 페이지 콘텐츠, HTTP 헤더 등을 포함한 웹 사이트 기능을 사용하여 악성 웹 사이트를 탐지했습니다. [5] 보안 연구원은 웹페이지 콘텐츠(HTML 및 JavaScript 모두)에서 수집한 기능을 사용하여 악성 웹사이트를 탐지했습니다. [6]
malicious website detection
We perform a comprehensive evaluation of discovering features for malicious website detection versus selecting features a priori. [1] Traditional malicious website detection schemes no longer work effectively, for miscellaneous Web spam techniques are widely used and relentlessly innovative. [2] On the defense side, we find spam/phishing filters and malicious website detection in addition to anti-phishing simulation training. [3]우리는 악성 웹사이트 탐지를 위한 검색 기능과 선험적 기능 선택에 대한 종합적인 평가를 수행합니다. [1] 다양한 웹 스팸 기술이 널리 사용되고 끊임없이 혁신적이기 때문에 기존의 악성 웹 사이트 탐지 체계는 더 이상 효과적으로 작동하지 않습니다. [2] 방어 측면에서는 안티피싱 시뮬레이션 교육 외에도 스팸/피싱 필터 및 악성 웹사이트 탐지를 찾습니다. [3]