I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m pu t er   E ng ineering   ( I J E CE )   Vo l.   1 6 ,   No .   3 ,  J u n e   20 2 6 ,   p p .   1608 ~ 1 6 2 5   I SS N:  2088 - 8 7 0 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijece. v 1 6 i 3 . pp 1 6 0 8 - 1 6 2 5           1608       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ec e. ia esco r e. co m   A  multi - mo da l f r a mewo rk f o r imp ro v ing  t he accura cy  of  phish ing  ema il de tect io n       L a m ee s   M o ha m ed  F a ra j 1 ,   S a y ed  Abdel - G a ber 2 ,   H a na n F a hm y 2   1 S c h o o l   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   C a n a d i a n   I n t e r n a t i o n a l   C o l l a g e ,   C a i r o ,   E g y p t     2 D e p a r t me n t   o f   I n f o r mat i o n   S y s t e ms ,   F a c u l t y   o f   C o m p u t e r s a n d   A r t i f i c i a l   I n t e l l i g e n c e ,   C a p i t a l   U n i v e r si t y ,   H e l w a n ,   E g y p t       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Dec   1 ,   2 0 2 5   R ev is ed   Feb   1 9 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   Ap r   2 6 ,   2 0 2 6       P h ish i n g   e m a il s  c o n t in u e   to   p o se   a   si g n ifi c a n t   c y b e rse c u rit y   t h re a t,   p a rti c u larly   t h ro u g h   t h e   i n c re a sin g   u se   o f  m a li c io u s  a tt a c h m e n ts   to   e v a d e   trad it io n a l  te x t - b a se d   d e tec ti o n   sy ste m s.  M o st  e x isti n g   a p p ro a c h e s  fo c u s   p rima ril y   o n   e m a il   c o n ten t,   c r e a ti n g   a   b li n d   s p o t   in   a tt a c h m e n t - a wa re   p h ish in g   d e tec ti o n .   Th is  p a p e r   p ro p o se s  a   m u lt i - m o d a l  p h ish in g   e m a il   c las sifica ti o n   m o d e l  t h a t  i n teg ra te s  e m a il   h e a d e r  fe a tu re s,   b o d y   te x t   a n a ly sis,   a n d   a tt a c h m e n t  in sp e c ti o n   wi th in   a n   e n se m b le  lea rn in g   fr a m e wo rk .   In d e p e n d e n t  m a c h i n e   lea rn in g   c las sifiers   a re   e m p lo y e d   f o r  e a c h   e m a il   c o m p o n e n t,   a n d   a   m a jo r it y   v o ti n g   m e c h a n ism   is  u se d   to   d e term in e   th e   fin a l   c las sifica ti o n   d e c isio n .   Th e   p ro p o se d   m o d e l  is  e v a lu a ted   u si n g   p u b li c l y   a v a il a b le  e m a il   a n d   a tt a c h m e n t   d a tas e ts  th a t  a re   c o m b in e d   t o   sim u late   a tt a c h m e n t - b e a rin g   p h ish i n g   e m a il s.  Ex p e rime n tal  re su lt s  d e m o n stra te   stro n g   d e tec ti o n   p e rfo rm a n c e   a c ro ss   m u lt ip le  e v a lu a ti o n   m e tri c s.  Ne v e rth e les s,  th e   stu d y   a c k n o wl e d g e s  th e   li m it a ti o n   o f  u si n g   sy n th e ti c a ll y   p a ired   e m a il   b o d ies   a n d   a tt a c h m e n ts,  wh ic h   m a y   n o t  f u ll y   c a p tu re   r e a l - wo rld   se m a n ti c   re latio n sh i p s.  T h e   fin d i n g s  h i g h li g h t  t h e   imp o r tan c e   o f   in c o rp o ra ti n g   a tt a c h m e n t - a wa re   a n a ly sis  in t o   p h ish i n g   d e tec ti o n   sy ste m s  a n d   p ro v id e   a   fo u n d a ti o n   f o r  f u t u re   r e se a rc h   o n   se m a n ti c   c o n siste n c y   m o d e li n g   a n d   tran sf o rm e r - b a se d   a rc h it e c tu r e s.   K ey w o r d s :   Attach m en t - b ased   an aly s is   E m ail  s ec u r ity   Ma ch in e  lear n in g   Mu lti - m o d el  d etec tio n   Neu r al  n etwo r k   Ph is h in g   em ail  d etec tio n   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   L am ee s   Mo h am ed   Sch o o l o f   C o m p u ter   Scien ce ,   C an ad ian   I n ter n atio n al  C o llag e   C air o ,   E g y p t   E m ail: L am ee s _ m _ f r j@ cic - ca ir o . co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Ph is h in g   em ails   co n tin u e  to   p o s e  a  m ajo r   cy b er s ec u r ity   t h r ea t,  with   attac k s   in cr ea s in g l y   lev er ag in g   m alicio u s   attac h m en ts   to   b y p ass   tr ad itio n al  tex t - b ased   d etec tio n   s y s tem s .   R ec en t  r ep o r ts   in d icate   th at  o v er   9 0 %  o f   cy b er attac k s   in   2 0 2 3   in v o lv ed   s o m e  f o r m   o f   s o cial  en g in ee r i n g ,   in clu d in g   p h is h in g   ca m p aig n s   tar g etin g   b o th   in d iv id u als  an d   o r g a n izatio n s   ( Mic r o s o f t   Secu r ity   I n tellig en ce   R ep o r t,  2 0 2 3 ) .   Desp ite  n u m er o u s   ad v a n ce s   in   e m ail  s ec u r ity ,   c u r r en t   d etec tio n   s y s tem s   p r im ar ily   f o cu s   o n   tex tu a l  co n ten t,   cr ea tin g   a   b lin d   s p o t  in   attac h m en t - awa r e  p h is h in g   d etec tio n .   T h is   s tu d y   a d d r ess es  th is   g a p   b y   p r o p o s in g   a  m u lti - m o d al  class if icatio n   m o d el  th at  in t eg r ates  h ea d er   f ea tu r es,  b o d y   tex t  an aly s is ,   an d   attac h m en t  in s p ec tio n   [ 1 ] .  Ph is h in g   is   a  c y b er attac k   th at   co m b i n es  s o cial  en g in ee r in g   tech n iq u es  with   tech n ical  m a n ip u latio n   to   o b tain   s en s itiv e  u s er   in f o r m atio n .   I n   th is   ty p e   o f   attac k ,   th e  a d v er s ar y   s en d s   d ec e p tiv e  e m ails   d esig n ed   to   m is lead   r ec ip ien ts   in to   r ev ea lin g   co n f i d en tial  d ata.   T h is   in f o r m atio n   m ay   b e  ex p o s ed   th r o u g h   d if f e r en t  m eth o d s ,   s u ch   as  click in g   o n   h ar m f u l  lin k s   t h at  lead   to   f r au d u len t  web s ites   wh er e  lo g in   d etails  ar e  en ter ed ,   d ir ec tly   s h a r in g   th e  d ata,   o r   d o wn lo a d in g   at tach m en ts   em b ed d e d   with   m alicio u s   s o f twar e   [ 2 ] .   Ph is h in g   o f te n   ex p l o its   wea k n ess es  in   s y s tem   p r o ce s s es,  an d   f r o m   th e  e n d   u s er ' s   p e r s p ec tiv e,   d ef en d in g   ag ain s t  it  lar g ely   d e p en d s   o n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         A   mu lti - mo d a l fra mewo r k  fo r   imp r o vin g   th e  a cc u r a cy   o f p h i s h in g   ema il d etec tio n   ( La mee s   Mo h a med   F a r a j )   1609   th eir   k n o wled g e   an d   awa r en e s s ,   wh ich   ca n   v ar y   wid ely   a m o n g   in d iv i d u als   [ 1 ] .   E v en   with   a  well - s ec u r ed   s y s tem ,   an   u n awa r e  u s er   m ay   b e  tr ick ed   in to   r ev ea lin g   p er s o n al  o r   f in an cial  d etails,   wh ich   ca n   f u r th er   jeo p ar d ize  th e  o r g an izatio n ' s   s ec u r ity   b y   g r an tin g   u n a u th o r iz ed   ac ce s s   to   its   s en s itiv e  d ata.   Mc Af ee   esti m ates   th at  cy b er cr im e - r elate d   lo s s es   co s t  th e  g lo b al  ec o n o m y   ap p r o x im ately   o n e  tr illi o n   US  d o llar s   an n u ally   [ 1 ] ,  [ 3 ] .   Ov e r all,   p h is h in g   co n tin u es to   b e  a  s ig n if ican t th r ea t a f f ec tin g   b o th   in d iv id u als an d   b u s in ess e s   [ 4 ] .   R ec en tly ,   p h is h in g   attac k e r s   h av e  in cr ea s in g ly   r elied   o n   m a licio u s   em ail  attac h m en ts ,   s u ch   as  PDF  d o cu m e n ts ,   im ag es,  an d   co m p r ess ed   f iles ,   to   b y p ass   tr ad i tio n al  tex t - b ased   d etec tio n   s y s tem s ,   r ev ea lin g   a  cr itical  b lin d   s p o t  in   m a n y   ex is tin g   p h is h in g   d etec tio n   ap p r o ac h es   [ 4 ] .   A  s tu d y   co n d u cte d   b y   B ir th r iy a  a n d   J ain   o n   p h is h in g   e m ail  d etec tio n   in d icate s   th at  p h is h in g   attac k s   m o s t  f r eq u en tly   tar g et  s p e cif ic  s ec to r s ,   with   th e  SaaS  in d u s tr y   ac co u n tin g   f o r   3 4 . 7 %,  f o llo wed   b y   f in an cial  in s titu tio n s   at  1 8 %,  p ay m en t  s er v ices  at  1 1 . 8 %,  s o cial  m e d ia  p latf o r m s   at  1 0 . 8 %,  a n d   e - c o m m er ce   b u s in ess es  at  7 . 5 %    [ 5 ] .   Acc o r d in g   to   r ec e n t  cy b er s ec u r ity   r ep o r ts ,   p h is h i n g   r e m ain s   o n e   o f   th e   m o s t  p r ev alen t  attac k   v ec to r s   wo r ld wid e,   with   a   co n tin u o u s   in cr ea s e  in   em ail - b ased   attac k s   lev er ag in g   s o cial  en g in ee r in g   an d   m alicio u s   at tach m en ts .   R ep o r ts   p u b lis h ed   i n   2 0 2 3   an d   2 0 2 4   in d icate   th at  p h is h in g   em ails   co n tin u e   to   ac c o u n t   f o r   a   s ig n if ican t  p o r tio n   o f   s u cc ess f u l  cy b er attac k s   ac r o s s   b o th   p e r s o n al  an d   o r g an izatio n al  en v ir o n m e n ts   [ 4 ] .   Giv e n   th e  v ast  v o lu m e  o f   p o ten tially   m alicio u s   em ails ,   alo n g   with   t h eir   in cr ea s in g   d i v er s ity ,   th er e  is   a   p r ess in g   n e ed   f o r   s o lu tio n s   th at   en h an ce   th e  to o ls   an d   tech n iq u es  em ail  s er v ice  p r o v id er s   u s e  to   d etec t  h ar m f u l  em ails   [ 4 ] .   E m ail  m ess ag es  ty p ically   co n s is t o f   th r ee   m ain   co m p o n en ts :   a.   T h e  m ess ag e  en v elo p e,   wh ich   r ep r esen ts   th e  em ail' s   elec tr o n ic  f o r m at.   b.   T h e  m ess ag e  h ea d er ,   wh ich   co n tain s   d etails  s u ch   as  t h e  em ail  s u b ject  lin e  an d   s en d er /r ec ip ien t  in f o r m atio n .   c.   T h e  m ess ag e  b o d y ,   wh ich   in cl u d es tex t,  im ag es,  an d   f ile  atta ch m en ts .   Fig u r e  1   illu s tr ates  an   ex a m p le  o f   th e  s tan d ar d   s tr u ct u r e  o f   a  m alicio u s   s p am   e m ail.   Su ch   em ails   o f ten   em p l o y   s o cial  en g in ee r in g   tech n iq u es  in   th eir   s u b je ct  lin e  o r   b o d y   tex t  to   d ec ei v e  r ec ip ien ts   in to   in ter ac tin g   with   th e  m ess ag e.   Fo r   ex am p le,   t h e  r ec ip ien t  m ay   b e  in s tr u cted   to   d o wn l o ad   a  co m p r ess ed   f ile,   p r eten d in g   to   r etr iev e  a  f ak e  u n d eliv er ed   item .   T h ese  f iles   ar e  in ten tio n ally   m is lead in g   an d   o f ten   u s e  m u ltip le  f ile  ex ten s io n s   to   o b s cu r e  th eir   m alicio u s   n atu r e   [ 6 ] .           Fig u r e  1 .   An   ex am p le  o f   ( f ak e )   s p am   em ail  with   a  p o ten tial m alicio u s   attac h m en t a n d   UR L   [ 7 ]       T h e  g o al   o f   t h is   co m p r ess ed   f ile  in   Fig u r e  1   is   to   h i d e  m al war e   ex ec u tab le  f r o m   v ir u s   s c an n er s   r u n   b y   o r   ap p lied   b y   m ail  s er v er s .   I n   th is   ex am p le,   th e  UR L   ac ts   as  a  s ec o n d ar y   m et h o d   to   s p r ea d   h ar m f u l   m ater ial.   Similar   to   m alicio u s   f iles ,   m alicio u s   UR L s   ca n   h id e  a  h ar m f u l  web s ite  ( s u ch   a s   ex a mp le. co m )   b y   ad d in g   s u b d o m ain s   th at  r ese m b le  a  tr u s ted   an d   s ec u r e  we b s ite  ( e. g . ,  tr a ck in g . yo u r p o s to ffice ) .   T h is   ex am p le  also   illu s tr ates  a  p o s s ib le  s p a m   tem p late  wh er e  UR L s   o r   attac h m en ts   m ay   h av e  d if f er e n t  n am es  b u t  s till   s er v e  th e  s am e  m alicio u s   p u r p o s e   [ 8 ] .   Desp ite  th e  ef f ec tiv en ess   o f   ex is tin g   m ac h in e  lear n in g - b a s ed   p h is h in g   d etec tio n   tech n i q u es,  m o s t  p r o p o s ed   s o lu tio n s   p r im a r ily   f o cu s   o n   a n aly zin g   em ail  h ea d er s   o r   b o d y   te x t,  wh ile  th e  an aly s is   o f   m alicio u s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   3 ,  J u n e   20 2 6 :   1 6 0 8 - 1 6 2 5   1610   attac h m en ts   is   o f ten   tr ea ted   as   a  s ec o n d ar y   o r   in d e p en d e n t  task   [ 8 ] ,   [ 9 ] .   Var i o u s   tech n iq u es  ar e  em p lo y ed   f o r   f ilter in g   u n s o licited   em ails ,   in clu d in g   k n o wled g e - b ased   m eth o d s ,   lear n in g - b ased   ap p r o ac h es,  clu s ter in g   tech n iq u es,  h e u r is tic  p r o ce d u r es,  an d   o th e r s .   Ho wev er ,   th ese  tech n iq u es  o f ten   s tr u g g le   to   p r ev e n t  b y p ass   attac k s .   T o   ad d r ess   th is   lim i tatio n ,   th is   p ap er   in tr o d u ce s   th e  p r o p o s ed   p h is h in g   em a il  class if ier   m o d el   ( PECM)   d esig n ed   to   class if y   e m ail  s eg m en ts   as  eith er   s p am   o r   leg itima te  ( h am ) .   T h e   m o d el  id en tifie s   g ap s   in   ex is tin g   em ail  f ilter in g   s y s tem s   an d   an aly ze s   p h is h in g   em ail  lin k s   an d   m alicio u s   attac h m e n ts .   Sp am   em ails   co n tain in g   m alicio u s   attac h m en ts   o r   UR L s   aim   to   d ec eiv e  r ec ip ien ts   in to   o p en in g   attac h m en t  o r   click i n g   o n   lin k s .   T h e  s u b ject  lin es  an d   b o d y   tex t  o f   th ese  em ails   ar e  cr a f ted   to   tem p t  o r   alar m   th e  r ec ip ien t  in to   r esp o n d in g   to   th e  d is g u is ed   m alicio u s   c o n ten t.  Scan n in g   UR L s   an d   attac h m en ts   ag ain s t   v ir u s   s ca n n er s   o r   b lack lis ts ,   o f ten   r ev ea lin g   th e  n at u r e  an d   s co p e  o f   th e  m alicio u s   co n ten t  in   th ese  h ar m f u l   em ails .   Ho wev er ,   th ese  s ca n n in g   p r o ce d u r es  u s u ally   r eq u ir e   ex ter n al  r eso u r ce s ,   wh ich   ca n   b e  co s tly   to   co m p u te  an d   h a r d   to   m ai n tain .   W h ile  m an y   s p am   d etec tio n   an d   f ilter in g   s y s tem s   ty   to   ad ap t  to   ch a n g in g   s p am m in g   s tr ateg ies,  th e y   ar e   o f ten   to o   i n f lex ib le  t o   ef f ec tiv ely   h a n d le  th e   ev o l v in g   n atu r e  o f   s p am   em ails   [ 8 ] .   T h er e  h as  b ee n   lim ited   r e s ea r ch   o n   d etec tin g   m alicio u s   co n ten t — s p ec if ically   attac h m en ts   o r   UR L s — in   s p am   em ails .   T h is   wo r k   ad d r ess es  th at  g ap   b y   f o cu s in g   o n   class if y in g   an d   p h is h in g   e m ails   b ased   o n   th eir   UR L s   an d   attac h m en ts .   Un lik e  s im ilar   ap p r o ac h es,  th e  p r o p o s ed   PECM is  s elf - co n tain ed   an d   d o es n o t r ely   o n   ex ter n al  r eso u r ce s   s u ch   as  b lack lis ts .   Giv en   th e  r ap i d   ad o p tio n   o f   n ew   tactics  b y   attac k er s ,   it  is   cr u cial  to   im p r o v e  th e  ac c u r ac y   o f   p h is h in g   em ail  d etec tio n   s y s tem s   an d   to   m itig ate  b y p ass   attem p ts ,   as  th e  co n ten t  o f   m alicio u s   attac h m en ts   an d   p h i s h in g   lin k s   f r eq u en tly   c h an g es .   T h er ef o r e,   th is   p a p er   aim s   to   im p r o v e   p h is h in g   em ail  d etec tio n   ac cu r ac y   b y   p r o p o s in g   a  class if icatio n   m o d el  th at  jo i n tly   an aly ze s   em ail  h ea d er s ,   b o d y   co n ten t,  an d   attac h m en ts   u s in g   m ac h in e  lear n in g   a n d   e n s em b le - b ased   d ec is io n   m ec h an is m s .   T h e  m ain   co n tr ib u tio n s   o f   th is   p ap er   ca n   b e  s u m m ar ized   as f o llo ws:     a.   W e  p r o p o s e   a  p h is h in g   d etec t io n   m o d el  th at  an aly s es   em ail  attac h m en ts   in   ad d itio n   to   h e ad er s   an d   b o d y   co n ten t.   b.   W e  ad d r ess   a  cr itical  b lin d   s p o t in   ex is tin g   s y s tem s   b y   in c o r p o r atin g   m alicio u s   attac h m en t   f ea tu r es.   c.   W e  ev alu ate  th e  m o d el  o n   a   b en ch m ar k   d ataset,   d e m o n s tr ati n g   im p r o v e d   d etec tio n   ac cu r a cy   co m p ar ed   to   b aselin e  m eth o d s .   d.   W e  p r esen t a   m o d u lar   f r am ew o r k   th at  ca n   b e  in te g r ated   in t o   ex is tin g   em ail  s ec u r ity   s y s tem s .   T h e  r est  o f   th is   p ap er   is   o r g a n ized   as  f o llo ws.  T h e  s ec tio n   titl ed   “ r elate d   wo r k ”   in tr o d u c es  th e  k ey   d ef in itio n s   an d   r e v iews  p r io r   s tu d ies  in   th is   ar ea .   I n   “ th e   p r o p o s ed   p h is h in g   em ail  class if ier   m o d el  ( PECM) , ”   th e  ad o p ted   m eth o d o l o g y   an d   th e  p r o p o s ed   m o d el  ar e   d escr ib ed .   T h e   “ ev alu atio n   an d   r esu lts ”   s ec tio n   p r o v id es  an   a n aly s is   o f   th e  o u tco m es  to   m ea s u r e  th e  p er f o r m an ce   o f   th e  p r o p o s ed   ap p r o a ch .   T h is   is   f o llo wed   b y   a   d is cu s s io n   o f   th e  s tu d y ’ s   lim itatio n s .   Fin ally ,   t h e  “ c o n clu s io n ”   s u m m ar izes  th e   m ain   f in d in g s   a n d   h ig h lig h ts   p o te n tial d ir ec tio n s   f o r   f u tu r e  r esear c h .       2.   RE L AT E D  WO RK   T h is   s ec tio n   s u m m ar izes  r elat ed   s tu d ies  th at  h ig h lig h t  m eth o d o lo g ies  b ased   o n   m ac h in e  lear n in g   f o r   s p am   d etec tio n .   T h e   f o llo win g   r elate d   s tu d ies  ar e   d iv id ed   i n to   th r ee   s u b s ec tio n s .   First,  th e  s tu d ies  th at  f o cu s   on  em ail   s p am   d etec tio n .   Seco n d   th e  s tu d ies th at  f o cu s   o n   m alicio u s   attac h m en t d etec tio n .   Fin ally ,   th e  s tu d ies   th at  f o cu s   o n   m alicio u s   UR L   d etec tio n   [ 1 0 ] .     2 .1 .     E ma il  s pa m   f ilte ring   a n d det ec t io n   T h is   s u b s ec tio n   r ev iews  m eth o d s   f o r   d etec tin g   m alicio u s   e m ails   an d   in tr o d u ce s   a  tax o n o m y   o f   th ese   tech n iq u es,  as  illu s tr ated   in   Fig u r e  2 .   T h e  tax o n o m y   is   d iv i d ed   in to   two   lev els:   E m ail  co m p o n en ts   n ee d ed   f o r   f ea tu r e  ex tr ac tio n ,   s u ch   as  th e  h ea d er ,   b o d y ,   o r   attac h m en t,  ar e  id en tifie d   b y   L ay er   1 .   T h e  ac cu r ac y   o f   class if icatio n   is   in f lu en ce d   d if f er en tly   b y   ea ch   c o m p o n en t.  L ay er   2 :  d if f er e n tiates  b etwe en   co m m o n   m ac h in e   lear n in g   ( ML )   an d   d ee p   lea r n i n g   ( DL )   tec h n iq u es f o r   id e n tif y in g   f r au d u le n t a n d   b en ig n   em ails   [ 1 1 ] .    B ea m an   an d   I s ah   [ 1 2 ]   f o c u s ed   o n   an o m aly   d etec tio n   i n   em ail  h ea d er s ,   b y   u s in g   f ea tu r es  s u ch   as  m is s in g   f ield s ,   b lack lis ted   SMT P  s er v er s ,   an d   tim e  zo n e s .   T h e  o n e - class   s u p p o r t  v ec to r   m ac h in e  ( SVM)   ac h iev ed   8 7 %  ac cu r ac y   i n   d et ec tin g   p h is h in g   em ails ,   wh ile  a  s tack ed   en s em b le  ( r a n d o m   f o r est  ( RF ) ,  s u p p o r t   v ec to r   m ac h in e  ( SVM) ,  m u l tilay er   p er ce p tr o n   ( ML P)  d a n   K - n ea r est  n eig h b o r s   ( KNN) )   ac h iev ed   9 7 %   ac cu r ac y   in   p h is h in g   d etec tio n .   Ab d u lNab i  an d   Yaseen   [ 1 3 ]   e x am in ed   th e  ef f ec tiv en ess   o f   wo r d   em b e d d in g   tech n iq u es  i n   d etec tin g   s p am   em ails .   T h ey   en h an ce d   th e  p er f o r m an ce   o f   b id ir ec ti o n al  en co d e r   r ep r esen tatio n s   f r o m   tr an s f o r m er s   ( B E R T ) ,   a  p r e - tr ai n ed   tr a n s f o r m er - b ased   m o d el,   to   class if y   e m ails   in to   s p am   an d   leg itima t e  ( h am )   ca teg o r ies.  Owin g   to   its   atten tio n   m ec h an is m ,   B E R T   is   ca p ab le  o f   ca p t u r in g   co n tex t u al  r elatio n s h i p s   with in   tex t,   wh ich   co n tr ib u tes to   im p r o v ed   class i f icatio n   p er f o r m an ce .   Fo r   co m p ar is o n   p u r p o s es,  a  b aselin e  d ee p   n eu r al  n etwo r k   ( DNN)   ar ch itectu r e  was  im p lem en ted ,   co n s is tin g   o f   two   f u lly   co n n ec te d   lay er s   alo n g   with   a  b id ir ec tio n al   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         A   mu lti - mo d a l fra mewo r k  fo r   imp r o vin g   th e  a cc u r a cy   o f p h i s h in g   ema il d etec tio n   ( La mee s   Mo h a med   F a r a j )   1611   lo n g   s h o r t - ter m   m em o r y   ( B iLST M)   lay er .   Ad d itio n ally ,   t h e  s tu d y   e v alu ated   t r ad itio n a l  m ac h in e  lear n in g   ap p r o ac h es su ch   as  n aiv e  B ay es ( NB )   an d   K NN.   T h e  p r o p o s ed   ap p r o ac h   ac h ie v ed   a  p ea k   a cc u r ac y   o f   9 8 . 6 7 %  an d   an   F1 - s co r e  o f   9 8 . 6 6 % .   T h ese  r esu lts   wer e  o b tain ed   u s in g   two   p u b licly   av ailab le  d atasets — o n e  d esig n ated   f o r   tr ain i n g   a n d   th e  o th er   f o r   test in g — to   ass ess   th e  m o d el’ s   g en er aliza t io n   ca p a b ilit y   an d   r o b u s tn ess   wh en   h a n d lin g   u n s ee n   d ata.           Fig u r e  2 .   T a x o n o m y   o f   m alici o u s   em ail  d etec tio n   s tu d ies       Sh ar af f   an d   Srin iv asar a o   [ 1 4 ]   a n aly ze d   th e   co r r elatio n   b etwe en   th e  wo r d s   u s ed   in   em ail  s u b ject  lin es  an d   th eir   c o r r esp o n d in g   m es s ag e  co n ten t  to   d eter m in e  t h e  n atu r e  o f   th e  e m ails .   T h ey   ap p lied   a  f ea tu r e  s elec tio n   p r o ce s s   to   id en tify   th e  m o s t  s ig n if ican t  ter m s   f r o m   th e  en tire   v o ca b u lar y ,   wh ic h   wer e  th en   u tili ze d   to   co n s tr u ct   N - g r am   f ea tu r es.   T h e  e f f ec tiv en ess   o f   th ese  N - g r am   r ep r esen tatio n s   was  ev alu ated   u s in g   f o u r   m ac h in e  lear n i n g   class if ier s :  d ec is io n   tr ee ,   m u ltin o m ial   NB ,  RF ,   an d   lin ea r   SVM.   T h e  ex p er im en tal   ev alu atio n   was c o n d u cted   u s in g   th e  L in g - Sp am   d ataset.   Pen g   et  a l.   [ 1 5 ]   c o n ce n tr ate d   o n   u s in g   s em an tic  an aly s i s   to   id en tify   m alicio u s   in ten t  in   em ail   ass au lts   b y   ex am in in g   th e  n a tu r al  lan g u ag e  te x t.  A  s izab le  b en ch m ar k   s et  o f   p h is h in g   e m ails   was  u s ed   to   s h o w  th e  ef f icac y   o f   th is   s tr ateg y .   Alh o g ail  an d   Als ab ih   [ 7 ]   p r o p o s ed   a  p h is h in g   em ail  class if icatio n   m o d el  b ased   o n   d ee p   lear n in g   tech n iq u es.  T h eir   ap p r o ac h   e n h an ce s   d etec tio n   ac cu r ac y   b y   ap p ly in g   n atu r al  lan g u ag e  p r o ce s s in g   ( NL P)  to   an aly ze   em ail  co n te n t a n d   i n c o r p o r ati n g   a  g r ap h   co n v o lu tio n al  n etwo r k   ( GC N) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   3 ,  J u n e   20 2 6 :   1 6 0 8 - 1 6 2 5   1612   2 .2 .    Cla s s if ica t io n o f   ma licio us   a t t a chm ent s   Mu r alid h ar an   a n d   Nis s im   [ 6 ] .   p r o p o s ed   a n   au to m ated   m alicio u s   em ail  d etec tio n   f r am ew o r k   u s in g   d ee p   en s em b le  lea r n in g ,   th at   an aly ze s   all  s eg m en ts   o f   a n   em ail.   T h eir   ap p r o ac h   d e m o n s tr ated   th at  a n   en s em b le  f r am ewo r k   o f   d ee p   lear n in g   class if ier s ,   ea ch   tr ai n ed   o n   d if f er en t  p o r tio n s   o f   an   em ail,   ca n   o f f er   b etter   g en er aliza tio n   th an   tr a d i tio n al  m eth o d s   th at  o n ly   a n aly ze   s p ec if ic  s ec tio n s   o f   an   em ai l.   L is tík   et  a l.   [ 1 6 ]   d e v elo p ed   a  m o d el  ar ch itectu r e  t h at  is   b ased   o n   co n v o lu tio n al  n eu r a l  n etwo r k s   ( C NN) ,   wh ich   h av e  d em o n s tr ated   im p r ess iv e  p ictu r e  ca teg o r izatio n   p er f o r m a n ce .   T h ey   ev alu ated   th is   ar ch itectu r e  o n   two   p u b licly   a cc ess ib le  d ataset s   an d   wer e  ab le  to   class if y   em ail  im ag es  as  s p am   with   s tate - of - th e - ar t  p er f o r m an ce .   On   b o th   t h e  Prin ce to n   an d   Dr ed ze   d atas ets,  th e  s u g g ested   C N N  ar ch it ec tu r e  ac h iev ed   an   F1 - s co r e  o f   9 6 %  an d   9 9 %,  r e s p ec tiv ely .   Ad d itio n ally ,   u s in g   th e  E m ail. cz   im ag e  s p am   v 1   d ataset,   it  o b tain ed   an   F1 - s co r e  o f   u p   to   9 6 %.   T r an   et  a l.   [ 8 ]   p r o p o s ed   a   n u m b er   o f   n o v el  f ea tu r es  f o r   id en ti f y in g   d an g er o u s   UR L s   an d   att ac h m en ts   in   s p am   em ails .   Acc o r d in g   t o   th eir   h y p o th esis ,   th e  b est  b asis   f o r   d etec tin g   s p am   em ails   with   h ar m f u l   attac h m en ts   o r   UR L s   is   th e  tex t  co n te n t  in   th e  em ail  s u b ject   an d   b o d y .   Sin g h   et  a l.   [ 1 7 ]   aim ed   to   en h a n ce   th e   class if icatio n   r esu lts   b y   ap p ly i n g   n eu r al  n etwo r k s   an d   DNN  to   th e  s p am   im ag e  class if icatio n   p r o b lem .   San ju s h r ee   an d   Me e n a  [ 1 8 ]   u s ed   p ar ticle  s war m   o p tim iz atio n   ( PS O)   an d   SVM  o n   th r ee   tex tu al   f ea tu r es  an d   ten   m etad ata  f ea tu r es  to   ca teg o r ize  im ag e  s p am .   On   th e  Dr ed ze   d ataset,   w h ich   co n tain ed   3 0 0   tr ain in g   im ag es  a n d   3 8 0   test   i m ag es,  th is   co m b in atio n   o f   m eth o d s   p r o d u ce d   an   ac c u r ac y   o f   9 0 %.  W ith   clien t  an d   s er v er   m o d els,  th e  au th o r s   ad d itio n ally   em p lo y   clu s ter - b ased   f ilter in g ,   claim in g   a  9 9 %  ac cu r ac y   r ate.   So r an am ag eswar i   et  a l.   [ 1 9 ]   ac h iev ed   9 2 . 8 2 %  ac c u r ac y   u s in g   a  co lo r   f ea tu r e - b ased   b ac k p r o p ag atio n   n eu r a l   n etwo r k .   T h ey   also   tr ied   d iv i d in g   th e   im ag e   in to   p iece s   a n d   u s ed   th o s e  b lo ck s   as  f ea t u r es;   h o wev er ,   th is   ap p r o ac h   o n l y   p r o d u ce d   an   ac cu r ac y   o f   8 9 . 3 2 %.     2 .3 .     Cla s s if ica t io n o f   ma licio us   UR L s   R esear ch   o n   d etec tin g   m alici o u s   UR L s   h as  ex p an d e d   b ey o n d   s p am   e m ail  f ilter in g ,   d r i v en   b y   th e  ex ten s iv e  u s e  o f   UR L s   ac r o s s   web   co n ten t  an d   d ig ital  co m m u n icatio n s .   Alth o u g h   b lac k lis tin g   r em ain s   a  co m m o n l y   u s ed   ap p r o ac h   to   r estrict  ac ce s s   to   h ar m f u l   lin k s ,   its   ef f ec tiv en ess   d ep e n d s   o n   p r e v io u s ly   id en tify in g   a n d   ca talo g in g   s u c h   UR L s   [ 2 0 ] .   Sm ad i   et  a l.   [ 2 1 ]   p r o p o s ed   a  n eu r al  n etwo r k – b ased   a p p r o ac h   th at  u tili ze s   f o u r   k e y   co m p o n en ts   o f   an   em ail:  th e  m ess ag e   b o d y   ( n in e  f ea tu r es),   HT ML   s tr u ctu r e   ( 1 0   f ea tu r es),   em b ed d ed   UR L s   ( 1 2   f ea t u r es),   an d   h ea d er   in f o r m atio n   ( 1 9   f ea tu r es).   T h ey   also   in tr o d u ce d   f ea tu r e  ev alu atio n   a n d   r e d u ctio n   ( FEa R ) ,   a  tailo r ed   f ea tu r e  s elec tio n   m eth o d   d esi g n ed   to   id en tif y   th e  m o s t  s u itab le  s u b s et  o f   f ea tu r es  b ased   o n   th e  d ataset’ s   s iz e   an d   ch ar ac te r is tics .   Am ee n o   et   a l.   [ 2 2 ]   wer e  a m o n g   th e  ea r ly   r esear ch er s   to   ad d r ess   p h is h in g   d etec tio n   th r o u g h   th e   an aly s is   o f   m alicio u s   lin k s .   T h eir   wo r k   in c o r p o r ated   v ar io u s   f ea tu r es,  i n clu d in g   I P  a d d r ess   ch ar ac ter is tics ,   W HOI S  r ec o r d s ,   d o m ain - r ela ted   attr ib u tes,  b lack lis t  in clu s io n ,   g eo g r ap h ic  lo ca tio n ,   an d   co n n ec tio n   s p ee d .   T h e  s tu d y   f u r th e r   r ev ea led   th a t  o n lin e  lear n in g   tech n i q u es  o u tp er f o r m ed   b atch   lear n in g   ap p r o ac h es,  with   th e   co n f id en ce - weig h ted   o n lin e  m eth o d   ac h ie v in g   b etter   r esu lts   th an   s ev er al  SVM  v ar ian ts .   Mo r e  r ec en tly ,   p h is h in g   em a il  d etec tio n   h as  b en ef ited   f r o m   th e  ad o p tio n   o f   tr an s f o r m er - b ased   ar ch itectu r es  s u ch   as  B E R T   [ 2 3 ] .   T h ese  m o d els  ex ce l  at  c ap tu r in g   co n tex t u al  an d   s em a n tic  in f o r m atio n   in   tex t  th r o u g h   d ee p   b id ir ec tio n al  r ep r esen tatio n s ,   o f te n   s u r p ass in g   tr ad itio n al  m ac h in e  le ar n in g   m et h o d s   in   p er f o r m an ce .   Nev er th eless ,   t h eir   h i g h   c o m p u tatio n al  d e m an d s   an d   e x ten d ed   tr ain in g   tim es  ca n   p o s e  ch allen g es f o r   d ep lo y m en t in   r ea l - tim e  s y s tem s   o r   en v ir o n m en ts   with   lim ited   r eso u r ce s   [ 2 4 ] .       3.   M E T H O D    T h is   s ec tio n   o u tlin es  th e  p r o p o s ed   PECM,  an d   th e   s tep s   in v o lv ed   in   co n d u ctin g   th e   m o d el,   t h e  p r o p o s ed   PECM  em p lo y s   m a ch in e  lear n in g   alg o r ith m s   to   a n aly ze   all  em ail  co m p o n en ts — b o d y ,   h ea d er ,   a n d   attac h m en ts .   E n h a n cin g   p h is h in g   d etec tio n   ac c u r ac y   to   p r ev en t  u n wan ted   an d   p o ten ti ally   h ar m f u l  em ails   f r o m   r ea c h in g   t h e  u s er ' s   in b o x .   T h e  p r o ce s s   o f   b u ild in g   th e   p r o p o s ed   PECM  in v o lv es  th r ee   m ain   s tep s .   First   s tep ,   d ata  f r o m   b o th   p h is h in g   an d   leg itima te  e m ails   ar e  co lle cted   an d   p r e p ar ed   f o r   p r e - p r o c ess in g   s tag e.   Nex t,   th e  p r o p o s ed   PECM  em p lo y s   b ag - of - wo r d s   ( B o W )   an d   T F - I DF  m eth o d s   to   ex tr ac t  m ea n in g f u l  f ea tu r es.  T h en ,   th e   p r o p o s ed   PECM  is   d ev elo p e d   u s in g   m ac h in e   lear n in g   alg o r ith m s ,   with   t h e  tr ai n in g   d ata  b ein g   f e d   in to   th e  class if ier   to   co n s tr u ct   th e  m o d el   an d   p r ep a r e  it  f o r   ev alu atio n .   T h e  f i n al  p h ase  i n v o lv es  test in g   th e   p r o p o s ed   PECM w ith   th e  test i n g   d ata  to   v alid ate  th e  m o d el' s   p er f o r m an ce .     I n   th is   w o r k ,   th e   p r o p o s ed   p h is h in g   d etec tio n   m o d el   is   p r im ar ily   d esig n ed   to   o p er ate   as  a  s elf - co n tain ed   s y s tem   b ased   o n   m ac h in e  lear n in g   tech n i q u es.   Ho wev er ,   Vir u s T o tal  is   u tili ze d   o n ly   d u r i n g   th e   d ataset  lab elin g   a n d   v alid atio n   p h ase,   n o t  d u r in g   th e   r ea l - ti m e  d etec tio n   p r o ce s s .   T h e r ef o r e,   t h e  m o d el   d o es   n o t r ely   o n   an y   ex ter n al  t h ir d - p ar ty   s er v ices d u r i n g   d e p lo y m en t,  en s u r in g   in d ep e n d en ce ,   ef f icien cy ,   an d   f aster   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         A   mu lti - mo d a l fra mewo r k  fo r   imp r o vin g   th e  a cc u r a cy   o f p h i s h in g   ema il d etec tio n   ( La mee s   Mo h a med   F a r a j )   1613   r esp o n s e  tim e  in   r ea l - wo r ld   ap p licatio n s .   W h ile  th e  p r o p o s ed   PECM  an aly ze s   ea ch   em ail  co m p o n e n t  s ep ar ately ,   th e  f in al  class if icatio n   d ec is io n   is   m a d e  u s in g   a  m aj o r ity   v o tin g   en s e m b le  m ec h a n is m .   Sp ec if ically ,   s ep ar ate  class if ier s   ar e  tr ain e d   f o r   th e   h ea d er ,   b o d y ,   an d   attac h m en t  f ea tu r es,  an d   ea ch   class if ier   p r o d u ce s   a  b in ar y   o u tp u t  ( p h i s h in g   o r   le g itima te) .   T h e  f in al   d ec is io n   is   d eter m in ed   b y   th e   class   th at  r ec eiv es   th e  m ajo r ity   o f   v o tes.      {                                                                                                                                                              ,             ,   :  >   ℎ  >             ,       } =        T h is   en s em b le  ap p r o ac h   was   ch o s en   d u e  to   its   ea s e  o f   im p lem en tatio n ,   clea r   in ter p r eta b ilit y ,   an d   ef f ec tiv en ess   in   in teg r atin g   d i v er s e  f ea tu r e  s ets.  T h e  p r o p o s ed   PECM  i s   s h o wn   in   Fig u r e  3 ,   an d   a  d etailed   d escr ip tio n   o f   ea ch   s tep   is   p r o v id ed   in   t h e  f o llo win g   s u b s ec tio n .           Fig u r e  3 .   Ph is h in g   em ail  class if ier   m o d el  ( PECM)       3 .1 .     Da t a   prepro ce s s ing     I n   o r d e r   to   en s u r e  th at  th e  d at a  is   clea n   an d   ap p r o p r iate  f o r   an aly s is ,   d ata  p r ep ar atio n   is   an   ess en tial   s tep   in   d ev elo p in g   th e  s u g g ested   PECM.  Un n ec ess ar y   wo r d s   an d   ch ar ac ter s   ar e  r em o v ed   d u r in g   th is   p r o ce s s .   On ce   clea n ed ,   f o r m al   f ea tu r e   ex tr ac tio n   tec h n iq u es   ca n   b e   a p p lied .   T h is   s tu d y   u tili ze d   s ev er al  p r e p r o ce s s in g   tech n iq u es,  in clu d in g   to k en iza tio n ,   s to p - wo r d   r em o v al,   a n d   e m ail  clea n in g .   E ac h   m eth o d   is   d escr ib ed   b el o w:     3 . 1 . 1 .   Rem o v a l o f   white s pa ce   C lean   tex t  is   ess en tial  f o r   m ac h in e  lear n in g   m o d els  an d   t y p ically   c o n s is ts   o f   to k en s   o r   a  lis t  o f   wo r d s .   T h is   p r o ce s s   in v o lv es   co n v e r tin g   r aw  tex t  in t o   a  s tr u ctu r ed   lis t  o f   wo r d s .   A   s im p le  ap p r o ac h   to   ac h iev e  th is   is   to   s p lit  t h e  tex t   b ased   o n   wh ites p ac e,   in clu d i n g   s p ac es,  n ewlin es,  an d   tab s .   I n   Py t h o n ,   th is   ca n   b e  d o n e  u s in g   th e   ( )   f u n ctio n   o n   th e  lo ad ed   s tr in g .     3 . 1 . 2 .   Rem o v a l o f   pu nct ua t io n   T o   r em o v e  p u n ctu atio n ,   a   p r e d ef in ed   s tr in g   o f   p u n ctu atio n   ch ar ac ter s   is   u tili ze d .   A  f o r   lo o p   iter ates  th r o u g h   th e  p r o v id ed   tex t,  a n d   ea ch   ch ar ac ter   is   ch ec k ed   f o r   m em b er s h ip   in   th e  p u n ctu atio n   s tr in g .   I f   th e   ch ar ac ter   is   n o t  p u n ctu atio n ,   i t  is   co n ca ten ated   to   a n   em p ty   s tr in g .   T h is   r esu lts   in   a  clea n ed   tex t  s tr in g   with   p u n ctu atio n   r em o v ed .     3 . 1 . 3 .   T o k eniza t io n   T o k en izatio n   is   th e  p r o ce s s   o f   d iv id in g   ea ch   em ail  in to   s ep ar ate  u n its ,   k n o wn   as  to k en s ,   ty p ically   b y   s p litt in g   th e  tex t b ased   o n   wh i tesp ac e.   I n   th is   wo r k ,   th is   s tep   is   im p lem en ted   u s in g   t h e   ( )   f u n ctio n .     3 . 1 . 4 .   Rem o v a l o f   s t o p wo rds   Sto p   wo r d s   ar e   wo r d s   th at  h o ld   litt le  s ig n if ican ce   in   s ea r ch   q u er ies  o r   tex t   an aly s is .   Mo s t  s ea r ch   en g in es  ar e  p r o g r am m ed   to   d is r eg ar d   s to p   wo r d s .   T h ese  wo r d s   f r eq u e n tly   o cc u r   in   tex t  an d   m ain ly   in clu d e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   3 ,  J u n e   20 2 6 :   1 6 0 8 - 1 6 2 5   1614   co n ju n ctio n s ,   ar ticles,  p r ep o s itio n s ,   an d   o th er   f u n ctio n al  wo r d s   th at  s u p p o r t  th e  s tr u ctu r e  o f   a  s en ten ce   b u t  lack   s tan d alo n e  m ea n in g .   T ab l e  1   illu s tr ates sam p le  o f   s to p   wo r d s .       T ab le  1 .   Sam p le  o f   s to p   wo r d s   W o r d s   my se l f   t h e i r s   l e t ’ s   w i t h   an   b e i n g   at   i n t o   c o u l d   a   t h a t ’ s   b e t w e e n   w h a t ’ s   t h e   w h o ’ s   a g a i n st   a b o u t   b u t   at   b e f o r e   t h r o u g h   f o r   by   d u r i n g       3 . 1 . 5 .   Ste mm ing   Stem m in g   aim s   to   r e d u ce   v ar iatio n s   in   in f lecte d   f o r m s   o f   a  wo r d   b y   tr an s f o r m i n g   th em   in to   th eir   r o o t  f o r m .   T h er e  ar e  two   p r i m ar y   m eth o d s   f o r   co m p letin g   th is   p r o ce s s :  th e  Po r ter   s tem m in g   alg o r ith m   an d   th e  d ictio n ar y - b ased   m eth o d .   I n   th e  d ataset  u s ed   f o r   th is   s tu d y ,   n u m e r o u s   im ag es  w er e  p r esen t  in   v ar io u s   f o r m ats,  with   ap p r o x im ately   6 0 - 7 0 %  in   GI F   f o r m at.   T o   e n h an ce   an d   p r ep r o ce s s   th e  d ataset,   th e  GI F   im ag es  wer e  h an d led   b y   ex tr ac tin g   th eir   in itial  f r a m e  an d   co n v e r tin g   it  in to   PNG  f o r m at.   T h e  p r o ce d u r e  f o ll o wed   to   ac co m p lis h   th is   is   o u tlin ed   b elo w:   a.   C o n v er s io n   to   PNG  f o r m at   All  . GI F   im ag es  wer e  tr an s f o r m ed   in to   . PNG  f o r m at  to   e n s u r e  co n s is ten t  p r o ce s s in g .   Fro m   ea ch   . GI F   f ile,   o n ly   th e  f ir s t  f r am e  was  ex tr ac ted   an d   r etain ed   as  th e  s p am   im ag e,   wh ile  th e  r e m ain in g   f r am es  th at   d id   n o t c o n tain   s p am - r elate d   i n f o r m atio n   wer e  d is ca r d e d .   b.   R em o v al  o f   co r r u p ted   f iles   An y   co r r u p ted   im a g e  f iles   wer e  id en tifie d   an d   r em o v ed   f r o m   th e  d ataset.   T o   im p lem e n t  th ese  s tep s ,   p r o o f - of - co n ce p t  s cr ip ts   wer e   ex ec u ted .   C u s to m   B ash   s cr ip ts   wer e  d ev el o p ed   to   e x ec u te  th ese  task s   an d   r ec o r d   th e  o u tp u t   at  ea ch   s tag e,   en s u r i n g   th e   d ataset  o f   s p am   im ag es  was  p r o p er ly   clea n ed   an d   en h an ce d .   C o n s eq u en tly ,   th e   tar g et  v ar ia b le  f o r   lab elin g   was  en co d e d   i n to   a  b in ar y   f o r m at,   wh er e   s p am   was  ass ig n ed   a  v alu e  o f   1   an d   HAM   was a s s i g n ed   a  v alu e  o f   0 .   Fo r   th is   in itial  in v esti g atio n ,   th is   s tu d y   f o cu s es  o n   em ai ls   co n tain in g   attac h m en ts   o r   UR L s   to   id en tify   o r   a n ticip ate  h ar m f u l  co n ten t.  Ad d itio n ally ,   s ig n if ican t  ter m s   th at  f r eq u e n tly   a p p ea r   in   th e  s p am   em ail  d ataset  ar e  ex am in ed .   Fig u r e  4   illu s tr ates  th e  m o s t  co m m o n   s p am - r elate d   wo r d s   f r o m   th e  c o m b in e d   d atasets ,   wh ich   will h elp   in   id en tify in g   s p am   em ails .           Fig u r e  4 .   T h e  m o s t f r e q u en t s p am m in g   w o r d s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         A   mu lti - mo d a l fra mewo r k  fo r   imp r o vin g   th e  a cc u r a cy   o f p h i s h in g   ema il d etec tio n   ( La mee s   Mo h a med   F a r a j )   1615   3 .2 .    F e a t ure  ex t r a ct io n    Af ter   p r ep r o ce s s in g ,   th e   T F - I DF  tech n iq u e  is   ap p lied   f o r   f ea tu r e  ex tr ac tio n .   T e r m   f r eq u en cy   ( T F)   r ep r esen ts   h o w  f r eq u en tly   a  w o r d   o cc u r s   in   a  d o cu m en t,  wh er ea s   in v er s e  d o cu m e n t  f r eq u en cy   ( I DF)   r ef lects  h o w  u n c o m m o n   th at  wo r d   is   ac r o s s   th e  en tire   co r p u s   b y   r el atin g   th e  to tal  n u m b er   o f   d o c u m en ts   to   th o s e  th at  in clu d e  th e   ter m .   I n   th is   s tu d y ,   I DF  is   ca lcu lated   u s in g   th e   “ T f id f T r an s f o r m er ”   m o d u le,   w h ich   tr an s f o r m s   tex t   in to   a  n u m er ical  f o r m at  ap p r o p r iate  f o r   m ac h i n e  lear n in g   alg o r ith m s .   T y p ically ,   f r eq u en tl y   o cc u r r i n g   wo r d s   ar e  ass ig n ed   v alu es  b etwe en   0   an d   1 ,   wh e r e  lo wer   v alu es   in d icate   th at   th e  ter m   is   co m m o n   a n d   ca r r ies  less   d is cr im in ativ e  im p o r ta n ce .   T h is   m ak es  it  p o s s ib le  f o r   t h e  alg o r ith m s   to   r ea d   th e  d ata.   E q u atio n   ( 1 ) ,   wh er e     ( ,  )   r ep r esen ts   th e  ter m   f r eq u e n cy   ( )   with in   a  d o cu m en t  ( ) ,   ca n   b e  u s ed   t o   d eter m i n e  th e  T F - I DF:        −    ( , ) =  ( , )   ×    ( )         ( 1 )       w h er e  I DF is ca lcu lated   b y   th e   ( 2 ) ,   g iv en   n   is   th e  n u m b er   o f   d o cu m e n ts .      ( )   =  (  ( ) )   +   1   ( 2 )       T h e  B o W   ap p r o ac h   is   em p lo y ed   to   ex tr ac t  f ea tu r es  f r o m   tex tu al  d ata,   af ter   w h ich   d if f er e n t  m ac h in e  lear n in g   alg o r ith m s   ar e  ap p l ied   to   class if y   s p am   em ails .   T h e  em ail  co n ten t  is   co n v er ted   in to   a  v ec to r   r ep r esen tatio n   u s in g   th e  C o u n tVe cto r iz er   f r o m   th e  Scik it - le ar n   lib r ar y .   T h is   m eth o d   r ec o r d s   th e  f r eq u en c y   o f   ea ch   wo r d   ap p ea r in g   in   th e  t ex t,  h elp in g   h i g h lig h t  im p o r t an t  f ea tu r es  f o r   s p am   d etec ti o n .   Sin ce   m ac h in e   lear n in g   al g o r ith m s   ca n n o t  p r o ce s s   r aw  tex t  i n p u t   d ir ec tl y ,   s en ten ce s   a n d   w o r d s   in   e m ails   n ee d   to   b e   co n v er ted   i n to   n u m er ical  r e p r esen tatio n s   o r   f ea tu r e  v ec t o r s .   T h is   p r o ce s s ,   k n o wn   as  f ea tu r e  ex tr ac tio n ,   in v o lv es  tr an s f o r m in g   tex tu al   d ata  in to   a  f o r m   th at  m ac h in e  lear n in g   alg o r ith m s   ca n   u s e .   I n   th is   p ap e r ,   th e   B o W   m o d el  is   em p lo y e d   as  t h e  f ea tu r e   ex tr ac to r .   I t   is   o n e  o f   th e  s im p lest   an d   m o s t  wid ely   u s ed   tech n iq u es   f o r   f ea t u r e  ex t r ac tio n   in   in f o r m atio n   r etr ie v al.   R ath er   th a n   co n s id er in g   th e   o r d er   o r   p o s itio n   o f   wo r d s   i n   s en ten ce s ,   th e  B o W   m o d el  f o cu s es  s o lely   o n   th e  f r eq u e n cy   o f   wo r d   o cc u r r e n ce s   as  th e  k ey   f ea tu r e  f o r   class if icatio n .     I n   o u r   ex p er i m en ts ,   d if f er en t   f ea tu r e  ex tr ac tio n   m eth o d s   we r e  ap p lied   d ep e n d in g   o n   t h e  n a tu r e  o f   th e   em ail  co m p o n en t.   Sp ec if ically ,   th e  B o W   m et h o d   was  em p lo y ed   f o r   p r o ce s s in g   h ea d e r   f ield s   an d   UR L - r elate d   tex tu al  in f o r m atio n ,   as  t h ese  co m p o n en ts   b e n ef it  f r o m   s im p le  to k e n   o cc u r r en ce   r ep r ese n tatio n .   I n   co n tr ast,   th e  ter m   f r e q u en c y – in v e r s e  d o cu m en t f r eq u en cy   (TF - I DF)   m eth o d   was   ap p lied   to   th e   b o d y   tex t  an d   to   tex tu al  co n ten t  ex tr ac te d   f r o m   d o cu m en t  attac h m en ts   ( e. g . ,   DOC,  PDF)  to   b etter   ca p tu r e  th e  i m p o r tan ce   o f   ter m s   r elativ e  to   th e  e n tire   d ataset.   T h is   s ep ar atio n   o f   m eth o d s   en s u r es  th at  ea c h   c o m p o n en t’ s   u n iq u e  ch a r ac ter is tics   ar e  ap p r o p r iately   r ep r esen ted   f o r   th e  class if icatio n   task .   T o   en h an ce   s em an tic  co n s is ten cy   b etwe en   em ail  co m p o n en ts ,   an   ad d itio n al  v er if icatio n   s tep   was   in tr o d u ce d   to   ev alu ate  t h e  c o n tex tu al  alig n m e n t  b etwe en   th e  em ail  s u b ject  an d   th e  a ttach m en t  f ilen am e.   Key wo r d   m atch in g   was  p e r f o r m ed   af te r   tex t   n o r m aliza tio n   a n d   to k en izatio n ,   wh er e  co m m o n   p h is h in g - r elate d   ter m s   ( e. g . ,   in v o ice,   p ay m e n t,  r ec eip t,  d o cu m e n t)   ap p ea r i n g   in   th e  s u b ject  lin e  wer e   co m p ar ed   a g ain s t   attac h m en t  f ilen am es.  T h is   lig h tweig h t  s em an tic  co n s is ten cy   ch ec k   c o n tr ib u tes  to   d etec tin g   s u s p icio u s   em ails   wh er e  m is lead in g   o r   m is m atch ed   attac h m en ts   ar e  e m p lo y e d .     3 . 2 . 1 .   H ea der  f e a t ure  cla s s   T h e  em ail  h ea d er ,   wh ich   is   ty p ically   n o t  v is ib le  to   en d   u s er s ,   co n tain s   im p o r tan t  m etad at a  s u ch   as   th e  tr an s m is s io n   p ath ,   s en d in g   an d   r ec eiv in g   s er v er s ,   tim e s tam p s ,   an d   m ess ag e  f o r m at.   Fro m   th is   h ea d er ,   s ev er al  in f o r m ativ e   f ea tu r es  ca n   b e  d er iv ed ,   in clu d i n g   th e  ex is ten ce   o f   a   m ess ag e  I D,   id en tific atio n   o f   b lack lis ted   ter m s   in   th e  s u b je ct  lin e,   wh eth er   th e  m ess ag e  is   in   p lain - tex t  f o r m at,   co n s is ten cy   b etwe en   th e   s en d er   an d   r etu r n - p ath   d o m ain s ,   d is cr ep an cies  in   I P  ad d r ess es  ac r o s s   s u cc ess iv e  R ec eiv ed   f ield s ,   a n d   v er if icatio n   u s in g   Do m ain Ke y s   I d en tifie d   Ma il  ( DKI M ) .   A  s u b s et  o f   th ese  attr ib u tes  was  ex tr ac ted   f r o m   th e   em ail  h ea d er ,   a n d   th eir   d etailed   d escr ip tio n s   ar e  p r o v id ed   in   T ab le  2 .     3 . 2 . 2 .   B o dy   f ea t ures c la s s   E m ail  co n ten t   m ay   co n tain   U R L s   an d   b e   d is p lay ed   in   a   v ar iety   o f   f o r m s ,   in clu d i n g   HT M L   an d   tex t.   C o n s eq u en tly ,   th e   b o d y   class   is   d iv id ed   in t o   two   s u b class es:  th e  UR L   s u b class   an d   th e   te x t  s u b class ,   wh ich   in clu d es scr ip ts   an d   tex t c o n te n t e x tr ac ted   f r o m   HT ML .   a.   T ex t f ea tu r e  class   T ex t  an aly s is   an d   an   e x am in at io n   o f   th e   em ail' s   HT ML   co n ten t  ca n   b e  u s ed   to   ex tr ac t  th es e  f ea tu r es.  E x am p les  in clu d e   th e  u s ag e  o f   d if f icu lt   p h r ases   in   th e  tex t,   th e  f r eq u en cy   o r   p r esen ce   o f   tag s   lik e  “ h r e f ”   an d   “ o n m o u s eo v er , ”   a n d   t h e  o cc u r r en ce   o f   wo r d s   th at  ar e  o n   a  b lack lis t  o r   th at  elicit  an   ac tio n .   T h e  p r im ar y   tex t   th at  th e  r ea d er   m ay   s ee   is   lo ca ted   in   a  s ep ar ate  ar ea   o f   th e  e m ail  b o d y .   T h is   s tag e  in v o lv e s   ex tr ac tin g   th e  tex t  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8 7 0 8   I n t J E lec  &   C o m p   E n g ,   Vo l.   1 6 ,   No .   3 ,  J u n e   20 2 6 :   1 6 0 8 - 1 6 2 5   1616   th at  th e  em ail  r ec ip ien t   ca n   s e e  f r o m   th e  co n ten t.  So m e   o f   t h ese  f ea tu r es  wer e  tak en   f r o m   t h e  em ail  b o d y ,   a n d   T ab le  3   lis ts   th eir   d escr ip tio n s .       T ab le  2 .   E x am p le  o f   s elec ted   h ea d er   f ea t u r es.   F e a t u r e   F e a t u r e   D e scri p t i o n   H 0 1   Th i s   f e a t u r e   i s  u se d   a s a   b i n a r y   i n d i c a t o r   t o   d e t e r mi n e   w h e t h e r   t h e   d o m a i n   n a mes  d e r i v e d   f r o m  t h e   e ma i l   se n d e r   m a t c h   t h o se   f r o m  t h e   m e ssa g e   I D   b y   c o mp a r i n g   t h e   se n d e r 's  d o ma i n   w i t h   t h e   d o m a i n   f r o m   t h e   mess a g e   I D .   H 0 2   A   b i n a r y   f e a t u r e   t h a t   i n d i c a t e s  i f   t h e   c o n t e n t   t y p e   o f   t h e   e m a i l   i s se t   t o   H T M L  o r   Te x t .   H 0 3   A   b i n a r y   f e a t u r e   t h a t   d e t e r mi n e s   i f   t h e   e ma i l 's   h e a d e r   s p e c i f i e s  t e x t   o r   p l a i n   a s t h e   c o n t e n t   t y p e .   H 0 4   D e t e r m i n e s  h o w   ma n y   r e c i p i e n t s a r e   l i st e d   i n   t h e   e m a i l   h e a d e r 's “ f r o m”.   H 0 5   C h e c k s  i f   t h e   t e r m   “ b a n k ”   a p p e a r s i n   t h e   e ma i l   su b j e c t   a n d   r e t u r n s  “ t r u e ”   i f   i t   d o e s  o r   “ f a l se ”   o t h e r w i s e .   H 0 6   C h e c k s  i f   t h e   t e r m   “ d e b i t ”   a p p e a r s  i n   t h e   e m a i l   s u b j e c t   a n d   r e t u r n s “ t r u e ”   i f   i t   d o e s  o r   “ f a l s e ”   o t h e r w i se .   H 0 7   D e t e r m i n e s i f   t h e   w o r d   “ F w d : ”   a p p e a r s i n   t h e   e ma i l   su b j e c t   a n d   r e t u r n s   “ t r u e ”   i f   i t   d o e s  o r   “ f a l s e ”   o t h e r w i se.   .   H 0 8   C h e c k s  t o   see   i f   t h e   w o r d   “ R e : ”   a p p e a r s i n   t h e   e ma i l   su b j e c t   a n d   r e t u r n s   “ t r u e ”   i f   i t   d o e s  o r   “ f a l s e ”   o t h e r w i se.   H 0 9   I d e n t i f i e s   w h e t h e r   t h e   w o r d   “ v e r i f y ”   a p p e a r s  i n   t h e   e m a i l   s u b j e c t   a n d   r e t u r n s “ t r u e ”   i f   i t   d o e s  o r   “ f a l se ”   o t h e r w i s e .   H 1 0   D e t e r m i n e s  h o w   ma n y   c h a r a c t e r s t h e r e   a r e   i n   t h e   s u b j e c t   a r e a   a n d   g i v e s   b a c k   t h e   a p p r o p r i a t e   n u m b e r .   H 1 1   D e t e r m i n e s t h e   t o t a l   w o r d   c o u n t   i n   t h e   su b j e c t   f i e l d   a n d   p r o v i d e s  t h e   o u t c o me.   H 1 2   C h e c k s  t o   see   i f   t h e   e ma i l   se n d e r   ma t c h e s t h e   “ R e p l y   To ”   f i e l d ;   i f   n o t ,   r e t u r n s (f a l se);   o t h e r w i se ,   r e t u r n s ( t r u e ) .   H 1 3   D e t e r m i n e s  h o w   ma n y   r e c i p i e n t s a r e   l i st e d   i n   t h e   e m a i l   h e a d e r 's “ T o : ”   f i e l d .   H 1 4   D e t e r m i n e s  h o w   ma n y   r e c i p i e n t s a r e   l i st e d   i n   t h e   e m a i l   h e a d e r 's “ C c : ”   f i e l d .   H 1 5   D e t e r m i n e s  h o w   ma n y   p e o p l e   a r e   l i s t e d   i n   t h e   e m a i l   h e a d e r 's “ B c c : ”   f i e l d .       T ab le  3 .   E x am p le  o f   s elec ted   b o d y   c o n ten t  f ea tu r es   F e a t u r e   F e a t u r e   D e scri p t i o n   B 0 1   C h e c k s  t o   see   w h e t h e r   t h e r e   i s  a n   H T M L  f o r m e l e m e n t   i n   t h e   e m a i l   m e ssa g e .   B 0 2   c h e c k s t o   s e e   w h e t h e r   t h e r e   i s  a   Ja v a S c r i p t   p o p - u p   i n   t h e   e mai l .   B 0 3   D e t e r m i n e s  h o w   ma n y   p i c t u r e s a r e   u s e d   a s  h y p e r l i n k s.   B 0 4   D e t e r m i n e s w h e t h e r   t h e   d o ma i n   n a me s h a v e   a   c o r r e sp o n d i n g   r e v e r se  D N S   r e c o r d ;   i f   s o ,   i t   r e t u r n s (t r u e ) ;     i f   n o t ,   i t   r e t u r n s   ( f a l se) .   B 0 5   A   f u n c t i o n   t h a t   r e t u r n s (t r u e )   i f   a n   e m a i l   c o n t a i n s a   o n C l i c k   Ja v a S c r i p t   e v e n t   a n d   ( f a l s e )   o t h e r w i s e .   B 0 6   R e t u r n s   t h e   e m a i l   m e ssa g e 's   b y t e   s i z e .   B 0 7   b i n a r y   f e a t u r e   c h e c k s f o r   t h e   o c c u r r e n c e   o f   t h e   w o r d   “ D e a r ”   i n   t h e   e ma i l   b o d y ,   a s si g n i n g   a   v a l u e   o f   t r u e   i f   i t   i s  p r e se n t   a n d   f a l se  i f   i t   i s  n o t .   B 0 8   D e t e r m i n e s t h e   e m a i l   b o d y 's  c h a r a c t e r   c o u n t .   B 0 9   D e t e r m i n e s  h o w   ma n y   w o r d s  a r e   i n   t h e   b o d y   o f   t h e   e ma i l .   B 1 0   d e t e r mi n e s   h o w   m a n y   o f   t h e   s p e c i f i e d   k e y w o r d s  a r e   i n   t h e   b o d y   o f   t h e   e ma i l .   A c c o u n t ,   c l i c k ,   i d e n t i f y ,   i n c o n v e n i e n t ,   i n f o r mat i o n ,   l i mi t e d ,   l o g ,   m i n u t e s,   p a s sw o r d ,   r e c e n t l y ,   r i s k ,   s o c i a l ,   sec u r i t y ,   serv i c e ,   a n d   s u sp e n d e d   a r e   a   f e w   e x a mp l e s  o f   t h e se  t e r ms .   B 1 1   C h e c k s  t h e   e m a i l   b o d y   f o r   t h e   w o r d   “ su sp e n si o n , ”   r e t u r n i n g   t r u e   i f   i t   i s   p r e s e n t   a n d   f a l se  i f   i t   i s  n o t .   B 1 2   Th e   p h r a s e   “ v e r i f y   y o u r   a c c o u n t ”   i s c h e c k e d   f o r   i n   t h e   e ma i l   t e x t   u si n g   a   b i n a r y   i n d i c a t o r ,   w h i c h   r e t u r n s  t r u e   i f   i t   i s  p r e se n t   a n d   f a l se   o t h e r w i se .       b.   E m ail  UR L   an d   DOC f ea tu r e  class es   E m ails   m ay   co n tain   a  v ar iab le  n u m b e r   o f   UR L s ,   n ec ess itatin g   th e  ag g r eg atio n   o f   UR L   ch ar ac ter is tics   to   p r ev e n t  f ea tu r e  v ec to r s   with   in co n s is ten t  len g th s .   Ag g r eg ated   f ea tu r es  co llect  s p ec if ic  in f o r m atio n   f r o m   ev er y   UR L   in   an   em ail  an d   p r o v id e  co n ti n u o u s   o r   B o o lean   r esu lts .   T h e  n u m b er   o f   UR L s   u s in g   a  s ec u r e  co n n ec tio n ,   th e   n u m b e r   o f   UR L s   h av in g   an   I P  ad d r ess ,   an d   th e  n u m b e r   o f   UR L s   with   d o m ain s   o th er   th an   th e  s en d er ' s   ad d r ess   ar e  a  f ew  ex am p les.  T ab les  4   an d   T ab le  5   p r o v i d e  th e  co m p lete  lis t  o f   f ea tu r es   ex tr ac ted   f r o m   UR L s   an d   d o cu m en t  attac h m en ts   ( DOCs ) ,   r esp ec tiv ely .   T h ese  f ea tu r es  wer e  u s ed   in   th e  ex p er im en tal  s etu p   o f   th e  p r o p o s ed   PECM f o r   tr ain in g   an d   e v alu atio n .       T ab le  4 .   E x am p le  o f   s elec ted   UR L   f ea tu r es   F e a t u r e   F e a t u r e   D e scri p t i o n   U R L  L e n g t h   To t a l   n u m b e r   o f   c h a r a c t e r s  i n   t h e   U R L   N u mb e r   o f   D o t s   C o u n t   o f   “ . ”   c h a r a c t e r s i n   t h e   U R L   P r e sen c e   o f   I P   A d d r e ss   B o o l e a n   f l a g   i n d i c a t i n g   i f   t h e   U R L  c o n t a i n s a n   I P   a d d r e ss i n s t e a d   o f   a   d o m a i n   N u mb e r   o f   S u b d o m a i n s   C o u n t   o f   s u b d o ma i n   se g m e n t s  i n   t h e   U R L.   H TTPS   U sa g e   B o o l e a n   f l a g   i n d i c a t i n g   i f   t h e   U R L  s t a r t s wit h   H TTPS   S p e c i a l   C h a r a c t e r s  C o u n t   N u mb e r   o f   sp e c i a l   c h a r a c t e r s (@ ,   # ,   ? ,   = ,   e t c . )   S u sp i c i o u s  K e y w o r d   P r e se n c e   B o o l e a n   f l a g   i n d i c a t i n g   i f   t h e   U R L  c o n t a i n s s u s p i c i o u s   k e y w o r d s     ( e . g . ,  “ l o g i n ” ,  “ v e r i f y ” ,  “ u p d a t e ” )   U R L  E n t r o p y   M e a su r e   o f   r a n d o m n e ss  i n   t h e   U R L   st r i n g   R e d i r e c t i o n   C o u n t   N u mb e r   o f   r e d i r e c t i o n s  t h e   U R L  p e r f o r ms     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J E lec  &   C o m p   E n g     I SS N:   2088 - 8 7 0 8         A   mu lti - mo d a l fra mewo r k  fo r   imp r o vin g   th e  a cc u r a cy   o f p h i s h in g   ema il d etec tio n   ( La mee s   Mo h a med   F a r a j )   1617   T ab le  5 .   ex a m p le  o f   s elec ted   DOCS   f ea tu r es   F e a t u r e   F e a t u r e   D e scri p t i o n   F i l e   S i z e   ( K B )   S i z e   o f   t h e   d o c u me n t   i n   k i l o b y t e s   N u mb e r   o f   P a g e s   To t a l   p a g e   c o u n t   i n   t h e   d o c u m e n t   W o r d   C o u n t   N u mb e r   o f   w o r d s i n   t h e   d o c u me n t   Emb e d d e d   L i n k s   C o u n t   N u mb e r   o f   h y p e r l i n k s   i n si d e   t h e   d o c u men t .   M a c r o   P r e se n c e   B o o l e a n   f l a g   i n d i c a t i n g   i f   m a c r o s a r e   e mb e d d e d   S u sp i c i o u s  M a c r o   K e y w o r d s   B o o l e a n   f l a g   f o r   s u s p i c i o u s ma c r o   k e y w o r d s ( e . g . ,  “ S h e l l ” ,  “ C r e a t e O b j e c t ” )   S u sp i c i o u s  K e y w o r d   P r e se n c e   B o o l e a n   f l a g   i n d i c a t i n g   i f   t h e   U R L  c o n t a i n s s u s p i c i o u s   k e y w o r d s   ( e . g . ,  “ l o g i n ” ,  “ v e r i f y ” ,  “ u p d a t e ” )   F i l e   E x t e n s i o n   Ty p e   F i l e   f o r ma t   e x t e n si o n   ( e . g . ,   . d o c ,   . d o c x ,   . p d f )   M e t a d a t a   A n o ma l i e s   B o o l e a n   f l a g   i f   d o c u me n t   me t a d a t a   i s  su sp i c i o u s   Ex t e r n a l   O b j e c t   E mb e d d i n g   B o o l e a n   f l a g   i f   t h e   f i l e   c o n t a i n s e m b e d d e d   e x t e r n a l   o b j e c t s       c.   E m ail  im ag e  f ea tu r e   class   C o lo r ,   in f o r m atio n ,   s h ap e ,   tex tu r e,   a n d   n o is e  ch a r ac ter is tics   ar e  t h e  f i v e  m ai n   ca teg o r ies  i n to   wh ich   im ag e  f ea tu r es  ar e   co m m o n ly   d iv id e d .   T h ese  ca teg o r ies  p r o v id e  a   co m p r eh e n s iv e  r e p r esen tatio n   o f   d if f er e n t   v is u al  p r o p er ties   th at  ca n   b e   ex tr ac ted   f r o m   im ag es  f o r   a n aly s is .   T ab le  6   p r esen ts   a  d et ailed   o v er v iew  o f   s ev er al  r ep r esen tativ e  f ea tu r e  g r o u p s   alo n g   with   th ei r   co r r esp o n d in g   d escr ip tio n s .       T ab le  6 .   E x am p le  o f   s elec ted   im ag e  f ea tu r es   F e a t u r e   F e a t u r e   D e scri p t i o n   M e t a d a t a   F e a t u r e   Th i s   f e a t u r e   i n c l u d e s  t h e   i ma g e 's   h e i g h t ,   w i d t h ,   b i t   d e p t h ,   a sp e c t   r a t i o   a n d   c o mp r e ssi o n   r a t i o .   C o l o r   F e a t u r e   Th i s   f e a t u r e   e n c o m p a sses  t h e   m e a n ,   s k e w n e ss,   v a r i a n c e ,   a n d   e n t r o p y   v a l u e s   o f   v a r i o u s  i ma g e   a t t r i b u t e s,  s u c h   a s R G B   c o l o r   c h a n n e l s.   Te x t u r e   F e a t u r e   Th i s   f e a t u r e   d e t e r mi n e s si mi l a r i t y   a n d   i n f o r ma t i o n   o f   a d j a c e n t   p i x e l s.   S h a p e   F e a t u r e   Th i s   F e a t u r e   M e a su r e s  t h e   v a r i a t i o n s  i n   i n t e n si t y   g r a d i e n t s   w i t h i n   a n   i ma g e .   N o i se   F e a t u r e   Th i s   f e a t u r e   c o m p r i s e s  t h e   s i g n a l - to - n o i s e   r a t i o   ( S N R )   a n d   n o i s e   e n t r o p y .       3 .3 .     M o del  t ra ini ng     I n   t h e   m o d e l   t r a i n i n g   a n d   e v a l u a t i o n   p h a s e s ,   w e   i n i t i a l l y   p r o v i d e d   a   g e n e r a l   o v e r v i e w   o f   t h e   m a c h i n e  l e a r n i n g   m o d e l s   u s e d ,   a l o n g   w i t h   a   c o n f u s i o n   m a t r i x   t o   i l l u s t r a t e   c l a s s i f i c a t i o n   p e r f o r m a n c e .   T o   e n h a n c e   t h e   r e p r o d u c i b i l i t y   o f   o u r   s t u d y   a n d   e n s u r e   t h e   v a l i d i t y   o f   o u r   f i n d i n g s ,   w e   n o w   p r e s e n t   d e t a i l e d   c o n f i g u r a t i o n   s e t t i n g s .   P y t h o n   3 . 1 0   a n d   t h e   S c i k i t - l e a r n   1 . 3   l i b r a r y   w e r e   u s e d   t o   i m p l e m e n t   e a c h   m o d e l .   W e   e m p l o y e d   a n   R B F   k e r n e l   w i t h   “ C = 1 . 0 ”   a n d   “ g a m m a = s c a l e ”   f o r   t h e   S V M .   T h e   r a n d o m   f o r e s t   c l a s s i f i e r   w a s   s e t   u p   w i t h   “ c r i t e r i o n = g i n i , ”   “ m a x _ d e p t h = 10, ”   a n d   “ n _ e s t i m a t o r s = 100. ”   T h e   G a u s s i a n   v a r i a n t   w i t h   d e f a u l t   s e t t i n g s   w a s   u s e d   b y   t h e   n a ï v e   B a y e s   m o d e l .   T h e   d a t a s e t   w a s   s p l i t   i n t o   8 0 %   f o r   t r a i n i n g   a n d   2 0 %   f o r   t e s t i n g .   A d d i t i o n a l l y ,   a   5 - f o l d   c r o s s - v a l i d a t i o n   a p p r o a c h   w a s   u s e d   t o   e n s u r e   r e l i a b l e   e v a l u a t i o n .   E a c h   e x p e r i m e n t   w a s   r e p e a t e d   t e n   t i m e s ,   a n d   t h e   r e s u l t s ,   i n c l u d i n g   t h e   c o n f u s i o n   m a t r i x ,   r e p r e s e n t   t h e   a v e r a g e   a c r o s s   t h e s e   r u n s .   T h i s   m e t h o d o l o g y   w a s   a d o p t e d   t o   m i t i g a t e   t h e   i m p a c t   o f   r a n d o m   v a r i a t i o n s   a n d   t o   p r o v i d e   s t a b l e   p e r f o r m a n c e   m e t r i c s .   I n   t h e   p r o p o s e d   P E C M ,   a n   e m a i l   u n d e r g o i n g   c l a s s i f i c a t i o n   i s   d i v i d e d   i n t o   i t s   t h r e e   p r i m a r y   s e g m e n t s :   t h e   h e a d e r ,   b o d y   a n d   a t t a c h m e n t s .   E a c h   o f   t h e s e   s e g m e n t s   i s   t r a i n e d   u s i n g   a   d i s t i n c t   c l a s s i f i e r .     3 . 3 . 1 .   P his hin g   em a il c la s s if i ca t io n ba s ed  o n t he  hea der  o f   a n e m a il   E m ail  m etad ata,   s u ch   as  th e   s en d er ' s   I P  ad d r ess ,   co n te n t  ty p e,   r ec ip ien t' s   em ail  ad d r e s s ,   MI ME   v er s io n ,   an d   o th er   attr ib u tes,  is   s to r ed   in   th e  em ail  h ea d er .   T h e  s ize  o f   th e  h ea d er   a n d   th e  n u m b er   o f   ar g u m en ts   it c o n tain s   ca n   v ar y   s ig n if ican tly   b etwe en   em ails .   C las s if ier :   T h e  r an d o m   f o r est  alg o r ith m   is   u s ed   f o r   h ea d er   cl ass if icatio n .   a.   R an d o m   f o r est  ( R F)   R F   alg o r ith m   is   u s ed   to   clas s if y   em ail  h ea d er s .   T h e  r a n d o m   f o r est  C lass if ier   is   an   en s em b le  o f   d ec is io n   tr ee s ,   ea ch   v ar y i n g   i n   s ize  an d   s tr u ctu r e.   Du r i n g   tr ain in g ,   th e  d ata  is   s am p led   r a n d o m ly ,   an d   at  ea ch   tr ee   n o d e,   s u b s ets  o f   i n p u t   f ea tu r es  ar e  s elec ted   r an d o m ly .   T h is   r an d o m izatio n   r ed u ce s   c o r r elatio n s   b etwe en   in d iv id u al  tr ee s ,   r esu ltin g   in   im p r o v e d   g e n er aliza tio n   an d   r ed u ce d   en s em b le  e r r o r .   B y   en s u r in g   th at  th e   f ea tu r es  u s ed   i n   tr ee   s p lits   d if f er   ac r o s s   tr ee s ,   th e  m o d el   b ec o m es  m o r e   r o b u s t  an d   b etter   s u ited   f o r   em ail   h ea d er   class if icatio n .       3 . 3 . 2 .   P his hin g   em a il c la s s if i ca t io n ba s ed  o n t he  bo dy   o f   a n e m a il   E m ail  b o d ies  o f te n   co n tain   p l ain   tex t  as  well  as  ad d itio n al  elem en ts   s u ch   as  UR L s ,   HT ML   co n ten t   an d   o th er   lin k s .   T h e  p lain   te x t  ty p ically   in clu d es  th e  m ain   m ess ag e  in ten d ed   f o r   th e  r ec ip ien t,  wh ich   m ay   co n s is t  o f   s im p le  wo r d s ,   im a g es,  J av aScr ip t,  an d   lin k s   to   in ter n al  o r   e x ter n al  r eso u r ce s .   HT ML   co n ten t  is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.