Detecção de Phishing no Twitter Baseada em Algoritmos de Aprendizagem Online

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Barbosa, Haline Pereira de Oliveira
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/2285904262103284
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas; Instituto de Computação; Brasil; UFAM; Programa de Pós-graduação em Informática
• Palavras-chave em Português: Detecção de phishing; Twitter; Aprendizagem de máquina; Classificador online; Phishing detection; machine learning; online learning; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO: SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO
• Link de acesso: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6778

O Twitter é uma das redes sociais mais utilizadas no mundo com cerca de centenas de milhões de usuários compartilhando imagens, vídeos, textos e links. Devido às restrições impostas no tamanho das mensagens é comum que os tweets compartilhem links encurtados para websites impossibilitando a identificação visual prévia da URL antes de saber o que será exibido. Tal problema tornou o Twitter um dos principais meios de disseminação de ataques de phishing através de links maliciosos. Phishing é um ataque que visa obter informações pessoais como nomes, senhas, números de contas bancárias e de cartões de crédito. Em geral, os sistemas de detecção de ataques de phishing projetados para o Twitter são construídos com base em modelos de classificação off-line. Em tais sistemas, um grande volume de dados é examinado uma única vez para induzir em um único modelo de predição estático. Nesses sistemas, a incorporação de novos dados requer a reconstrução do modelo de previsão a partir do processamento de toda a base de dados, tornando esse processo lento e ineficiente. Para solucionar este problema, este trabalho propõe um framework de detecção de phishing no Twitter. O framework utiliza aprendizagem online supervisionada, ou seja, o classificador é atualizado a cada tweet processado e, caso este realize uma predição errada, o modelo é atualizado se adaptando rapidamente às mudanças com baixo custo computacional, tempo e mantendo a sua eficiência na tarefa de classificação. Para este estudo avaliamos o desempenho dos algoritmos de aprendizagem online Adaptive Random Forest, Hoeffding Tree, Naive Bayes, Perceptron e Stochastic Gradient Descent. O classificador online Adaptive Random Forest apresentou acurácia prequential 99,8%, na classificação de tweets de phishing.