資料の紹介

 有名ブランドなどを騙る(かたる)メールを送りつけ、受診者を偽のWebサイトに誘いこむフィッシングは、最もよく見られるサイバー攻撃の1つだ。攻撃形態としては決して新しいものではないが、その手法は常に進化しており、被害が後を絶たない。

 最近では、悪意あるメールのコンテンツ構造は高度に練り上げられ、フィッシングの意図も以前より巧妙な方法で隠されている。セキュリティベンダーが攻撃の検知に利用するテキストやヘッダー情報も、さまざまな形に加工され、セキュリティプロトコルを使っているページであっても簡単に偽装できるようになっている。

 本資料では、進化し続けるフィッシングメールをリアルタイムで検知、ブロックする手段として、2つの機械学習アルゴリズムを組み合わせたソリューションを紹介する。シグネチャに基づく手法と異なり、未知のフィッシングを検知できるうえ、収集された統計データで自動学習することで誤検知を抑制するという。

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