แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Study on lexical analysis of malicious URLS using machine learning

Organization : ABES Engineering College. Computer Science

Organization : ABES Engineering College. Computer Science
Email : shruti.keshari08@gmail.com
keyword: URL
LCSH: Malware (Computer software)
LCSH: Machine learning
LCSH: Natural language processing (Computer science)
LCSH: Information retrieval
Abstract: The act of phishing has an impact all over the world in the past decade. The numbers of attacks are increasing day-by- day while gaining access over the internet. The attacks are done with minimum efforts and low cost. Due to this, the attackers can do maximum number of phishing attacks in less time. The protection of users connected to the internet is so cumbersome and hard. Detecting malicious URLs is one way to mitigate the act of phishing. A mandatory solution can be performed by using information extracted only from a URL. In this paper, the study consists of three phases: first phase includes lexical features evaluation from existing studies as well as novel features evaluation to find out an optimal feature vector, second phase includes classification algorithm identification which provides a classification model to compared with existing studies and the third phase includes the study of first two phases to produce and evaluate a scalable classification system which evaluates the malicious URLs obtained from various sources.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2024-05-14
Issued: 2024-05-14
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In IEEE Computer Society. 2022 Fifth International Conference on Computational Intelligence and Communication Technologies (CCICT 2022) (pp.120-127). Los Alamitos, CA : IEEE Computer Society
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 CCICT 2022pp.120-127.pdf 466.39 KB
ใช้เวลา
0.018382 วินาที

Vi, Charvi
Title Contributor Type
Study on lexical analysis of malicious URLS using machine learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Vi, Charvi;Keshari, Shruti

บทความ/Article
Keshari, Shruti
Title Contributor Type
Study on lexical analysis of malicious URLS using machine learning
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Vi, Charvi;Keshari, Shruti

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 25
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 3,033
รวม 3,058 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 136,738 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 56 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 41 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 5 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 1 ครั้ง
รวม 136,841 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.28