Phishing Detection
Opis projektu
Badania nad wykrywaniem phishingu: analiza URL, emaili, stron webowych. Obejmuje systemy oparte na ML, LLM, crowdsourcing i blockchain.
Kluczowe publikacje (with-pdf)
- al-subaiey-web-ai-phishing-2024 — ML/AI dla phishingu (SVM, BERT)
- phishdebate-2025 — multi-agent LLM dla phishingu (96.5%)
- phishchain-2022 — blockchain crowdsourcing (95.45%)
- phishsense-1b-2025 — 1B parameter model
- anti-phishing-training-2025 — OII metric, organizacyjna odporność
- privacy-policies-web-2021 — privacy policies analysis
Datasety
- phishtank-2020, mendeley-phishing-websites
- nist-phish-scale, tr-op-phishing
- realdaten-phishing, spamassassin-corpus
- enron-corpus, isot
Aktywne kierunki badań
- Temporal robustness benchmark (idea #1) - legacy vs fresh phishing
- Multi-model benchmark (idea #5) - PhishTank + Mendeley + UCI
- Organizational resilience (idea #6) - OII metric validation
- AI-generated phishing corpus (idea #8) - GPT-4 vs Claude vs Llama-3
Venue docelowe
- Główne: USENIX Security, IEEE S&P, ACM CCS, NDSS
- Alternatywne: RAID, The Web Conference, Computers & Security
Tagi wyszukiwania
#phishing-detection #url-analysis #email-security #crowdsourcing #llm #blockchain