I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m pu t er   Science   Vo l.   4 3 ,   No .   3 ,  Sep tem b er   202 6 ,   p p .   9 0 8 ~ 9 2 7   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijeecs.v 4 3 .i 3 . pp 908 - 9 2 7           908     J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij ee cs.ia esco r e. co m   URL - ba sed p hish ing  det ec tion usin g   XG Bo o st wi th  e ng ineered  features       J a wa her  Alha rbi,  M a na l Ba y o us ef ,   H ind   Alm is ba hi   D e p a r t me n t   o f   I n f o r m a t i o n   Te c h n o l o g y ,   F a c u l t y   o f   C o m p u t i n g   a n d   I n f o r m a t i o n   T e c h n o l o g y ,   K i n g   A b d u l a z i z   U n i v e r s i t y ,     Jed d a h ,   S a u d i   A r a b i a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ap r   11 ,  2 0 2 5   R ev is ed   J u l   20 ,  2 0 2 6   Acc ep ted   Au g   19 ,  2 0 2 6       URL - b a se d   p h ish i n g   i n v o l v e s fak e   u n if o rm   re so u rc e   lo c a to rs  (URL s) cre a ted   b y   a tt a c k e rs  to   tri c k   u se rs  i n to   b e li e v in g   t h e y   a re   v isit i n g   a   leg it ima te   we b site  a n d   th e re b y   ste a l  th e ir   c o n fid e n ti a l  in f o rm a ti o n .   Wh il e   se v e ra l   p o we rfu l  m a c h i n e   lea rn in g   (M L )  a n d   d e e p   lea rn in g   (DL)  stu d ie s  e x ist  to   d e tec t  p h is h in g ,   t h e y   st il l  fa c e   li m it a ti o n s.  M a n y   st u d ies   re ly   o n   t h ird - p a rt y   in terv e n t io n   to   e x trac t  fe a tu re s,  wh ich   i n tro d u c e s  d e lay s  t h a t  m a k e   th e m   u n su i tab le  fo r  fa st  d e tec ti o n .   An o th e r  li m it a ti o n   is  t h a t  e x isti n g   st u d ies   o ften   u se   sm a ll   d a tas e ts,  a n d   trad it i o n a l  fe a tu re s  h i n d e r  m o d e ls'   a b il it y   to   lea rn   n e w  p h is h in g   tec h n iq u e s,  re su lt in g   in   p o o r  g e n e ra li z a ti o n .   Th e re fo re ,   d e v e lo p in g   n e w  fe a tu re s is  c ru c ia l  to   e n s u re   t h a t  a n ti - p h ish i n g   t o o l s  c a n   k e e p   p a c e   with   e v o l v i n g   p h ish i n g   tac ti c s.  In   a d d i ti o n ,   th e   e x isti n g   stu d i e s  d o   n o t   re p o rt  d e tec ti o n   t ime ,   wh ich   is  imp o rtan t  fo r  fa st  d e tec ti o n ,   a n d   re d u c e s   m e th o d o lo g ica l  c larity .   T h is  p a p e r  a ims   to   a d d re ss   t h e se   li m it a ti o n s  b y   a p p ly in g   a   n e u ra l   n e two r k   m o d e l  a n d   trad it i o n a l   M L   c l a ss ifi c a ti o n   a lg o rit h m s  to   s u p p o rt   b r o ws e r - b a se d   p h ish in g   d e tec ti o n   th a t  b a lan c e s  h ig h   a c c u ra c y   with   fa st  d e tec ti o n .   Ou r  XG Bo o st  m o d e l   a c h iev e d   9 8 %   a c c u ra c y   o n   th e   tes t   se t,   u ti li z i n g   4 0   t h ir d - p a rty - in d e p e n d e n t  fe a tu re s.   Ad d it io n a ll y ,   we   a c h iev e d   a n   a v e ra g e   re sp o n se   ti m e   o f   0 . 0 2 6 2 2 5   se c o n d s  a n d   a n   a v e ra g e   c o m p u tati o n   ti m e   o f  1 . 6 9 7 7 × 1 0 ⁻ 6   se c o n d s  p e r  URL ,   w h ich   d e m o n stra tes   c o m p e ti ti v e   s p e e d .   We  p ro v id e d   a   tab le  o f  fe a tu re s  fr o m   re c e n t  stu d ies ,   to g e t h e r  with   t h e ir  d o c u m e n ted   so u rc e s,  to   su p p o rt  fu tu re   re se a rc h   a n d   a n a ly z e   k e y   URL - b a se d   fe a tu re s.   K ey w o r d s :   C y b er s e cu r ity   Ma ch in e  lear n in g   Ph is h in g   web s ite  d etec tio n   UR L - b ased   f ea tu r es   XGBo o s t m o d el   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 :   J awa h er   Alh ar b i   Dep ar tm en t o f   I n f o r m atio n   T e ch n o lo g y ,   Facu lty   o f   C o m p u tin g   an d   I n f o r m atio n   T ec h n o lo g y   Kin g   Ab d u laziz   Un iv er s ity   4 3 4 0 0   Ser d an g ,   Selan g o r ,   Ma l ay s ia    E m ail:  jalh ar b i0 0 8 6 @ s tu . k au . ed u . s a       1.   I NT RO D UCT I O N   C y b er   th r ea ts   h av e  b ec o m e  m o r e  s o p h is ticated   an d   co m p le x ,   m ak in g   th eir   d etec tio n   a n d   an aly s is   a   co n s tan t  ch allen g e.   Ph is h in g   web s ites   ar e  am o n g   th e   m o s t   p r o m in en t   o f   th ese  th r ea ts   [ 1 ] .  I n   2 0 2 2 ,   s ev e r al  d o m ain s   wer e  r e g is ter ed   f o r   p h is h in g   we b s ites   im p er s o n atin g   th e  Ab s h er   p latf o r m ,   a n   elec tr o n ic  p o r tal   af f iliated   with   th e  Sau d i  Min i s tr y   o f   I n ter io r   [ 2 ] .   I n   2 0 2 3 ,   f in an cial  p h is h in g   attac k s   ac co u n ted   f o r   2 3 . 5 %   o f   all  o th er   attac k s   [ 3 ] ,   wh ile  in   2 0 2 4 ,   c r ed en tial p h is h in g   attac k s   in cr ea s ed   b y   7 0 3 %   [ 4 ] .   W h at  m ak es th e  m atter   ev en   m o r e  s er io u s   is   th e  p r o jecte d   r is e  in   th e  an n u al  co s t  o f   cy b e r cr im es  to   $ 1 0 . 5   tr i llio n   b y   2 0 2 5   [ 5 ] .  T h er ef o r e,   th ese  s tatis tics   r ef l ec t  th at  th e  r ap id   a n d   ac c u r at e  d etec tio n   o f   p h is h in g   is   an   im p o r tan t  r esear c h   ch allen g e.   I n   r ec en t  y ea r s ,   m a n y   s tu d ies  h av e  r elied   o n   ML   class if ier s   to   d ev elo p   ef f ec ti v e  m ec h an is m s   f o r   d etec tin g   p h is h in g   attac k s   [ 1 ] .   Alth o u g h   t h ese  class if icati o n s   h av e   ac h iev e d   h ig h   d ete ctio n   p er f o r m a n ce ,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       UR L - b a s ed   p h is h in g   d etec tio n   u s in g   X GB o o s t wi th   en g in ee r ed   fea tu r es  ( Ja w a h er A lh a r b i )   909   cu r r en t  s tu d ies  s till   s u f f er   f r o m   s ev er al  lim itatio n s .   A  m ajo r   lim itat io n   is   th e  r elian ce   o n   th ir d - p ar t y   s er v ices  d u r in g   f ea t u r e  a n aly s is   an d   ex tr ac tio n ,   wh ic h   lead s   to   d elay s   in   d etec tio n   [ 6 ] .   W ith   th e   ev o lu tio n   o f   p h is h in g   attac k s ,   tr ad itio n al  UR L - b ase d   f ea tu r es,  s u ch   as  UR L   len g t h   an d   lex ical   f ea tu r es,   ar e  n o   lo n g er   s u f f i cien t  t o   ac h iev e  ef f ec tiv e  d etec tio n   [ 7 ] .   Ho wev e r ,   m o s t  s tu d ies  s till   r ely   o n   tr ad itio n al   f ea tu r e s ,   wh ile  f ew  h a v e   ad d r ess ed   ad v an ce d   UR L - b ased   f ea tu r es,  s u ch   as  i n ter p lan etar y   f ile  s y s tem   ( I PF S)  d ec e n tr alize d   p h is h in g   h o s tin g ,   p er ce n t - en co d in g ,   an d   Pu n y co d e .   I n   ad d itio n ,   p r e v io u s   s tu d ies  o f ten   r ely   o n   a  lim ited   an d   o u td ate d   d ataset.   T h er ef o r e,   th e  r esear c h er s   in   [ 8 ]   p o in te d   o u t  th e  im p o r tan ce   o f   tr ai n in g   ML   class i f ier s   o n   a  lar g e  an d   up - to - d ate  d ataset  th at  in cl u d es  ad v an ce d   f ea tu r es  to   co u n t er   co m p le x   p h is h in g   attac k s .   T h is   s tu d y   aim s   to   ad d r ess   th ese  lim itatio n s   b y   i n tr o d u ci n g   a   UR L - b ased   d etec tio n   s y s tem   u s in g   ML   class if ier s   f o r   p h is h in g   d etec tio n ,   b ala n cin g   s p ee d   an d   d etec tio n   ac cu r ac y   w ith o u t   r ely in g   o n   th ir d - p ar ty   s er v ic es.  Ad d itio n ally ,   it   p r esen ts   a  d ataset  th at   in clu d es  b o th   tr ad itio n al   an d   ad v an ce d   f e atu r es.  Fu r t h er m o r e,   we  ev alu ate d   th e   ef f ec tiv en ess   o f   th e  s elec ted   f ea tu r es  u s in g   s ix   tr ad itio n al  ML   alg o r ith m s :  d ec is io n   tr ee ,  k - n ea r est  n eig h b o r s   ( KNN) ,   r an d o m   f o r est  ( R F),   ad ap tiv e  b o o s tin g   ( A d aBo o s t) ,   ex tr em e  g r ad ien t  b o o s tin g   ( XGBo o s t) ,   lig h t  g r ad ien t  b o o s tin g   m ac h in e  ( L i g h tGB M) ,   an d   a  n eu r al  n etwo r k   m o d el,   th e  m u lti - lay e r   p er c ep tr o n   ( ML P).   Of   th ese  m o d els,  XGBo o s t  ac h iev ed   ef f ec ti v e   r esu lts ;   th er ef o r e,   it  h as  b ee n   s elec ted   as  th e  b ase  m o d el  f o r   o u r   r esear ch .   T h e  m ain   co n tr ib u tio n s   in   th is   r esear ch   ar e  as f o llo ws:   −   W e  cr ea ted   a  d ataset  co m p ile d   f r o m   r ec en t,   p u b licly   av aila b le  s o u r ce s   th at  in clu d es  UR L - b ased   f ea tu r es   in d ep en d en t  o f   th ir d - p ar ty   s er v ices.  T h is   d ataset  c o n s is ts   o f   4 0   lex ical   an d   s tr u ctu r al   f ea t u r es,  in clu d in g   th r ee   f ea tu r es  th at  ar e  n o t  c o m m o n l y   u s ed   in   p r e v io u s   s tu d ies  b u t  wer e  id en tifie d   as  im p o r tan t  an d   ef f ec tiv e  in   o u r   m o d el.   −   Su p p lem en tar y   1 ,   T a b le  1   s u m m ar izes  th e   7 3   f ea tu r es  with   th eir   r ef er en ce s   f r o m   r ec en t  s tu d ies  an d   d escr ib es  th e  c o r r esp o n d in g   f ea tu r e  ex t r ac tio n   m eth o d s .   T h is   p r o v id es   a  u s ef u l  c o n tr ib u tio n   to   p h is h in g   d etec tio n   r esear ch ,   as it su p p o r ts   r esear ch er s   in   id en tify i n g   a n d   ap p l y in g   f ea tu r e  in f o r m atio n .     −   Ou r   XGBo o s t  m o d el  ac h iev e d   a  b alan ce   b etwe en   h ig h   ac cu r ac y   an d   s p ee d .   I t   ac h iev ed   9 8 %  ac cu r ac y   o n   th e  test   s e t  with   an   av er ag e  co m p u tatio n   tim e  o f   1 . 6 9 7 7 ×1 0 ⁻ 6   s ec o n d s   p er   UR L .   Fu r th er m o r e,   th e  m o d el  r ec o r d e d   an   a v er ag e  r esp o n s e  tim e  o f   0 . 0 2 6 2 2 5   s ec o n d s   p e r   UR L   in   th e  o n lin e  s ettin g .   T h e  p ap er   is   o r g a n ized   as  f o llo ws:   Sectio n   2   r ev iews  th e  r elev an t  liter atu r e.   Sectio n   3   ex p lain s   th e  r esear ch   m eth o d o lo g y ,   d etailin g   th e  d ataset,   f ea tu r e  e x tr ac tio n   an d   s elec tio n ,   ML   al g o r ith m s   u s ed ,   an d   ev alu atio n   c r iter ia.   T h e n ,   Se ctio n   4   p r esen ts   th e  e x p er im en tal  r esu lts .   Sectio n   5   an aly s es  th e  r esu lts   an d   ev alu ates  th e  p er f o r m a n ce .   A d d itio n ally ,   t h is   s ec tio n   co m p ar es  th e  r esu lts   with   th e  ex is ti n g   liter atu r e.   Af ter   th at,   th e  r esu lts   ar e  d is cu s s ed ,   an d   f u tu r e  r ec o m m en d atio n s   a r e  p r esen ted   in   Sectio n   6 .   Fin ally ,   Sectio n   7   co n clu d es th e  p ap er   a n d   p r esen ts   f u tu r e  wo r k .       2.   RE L AT E D   WO RK   Pre v io u s   s tu d ies h av e  ex p lo r e d   p h is h in g   web s ites   ex ten s iv ely   u s in g   tr ad itio n al  ML   an d   D L   m eth o d s .   Ko cy ig it  et  a l.   [ 9 ]   f o cu s ed   o n   d ev elo p in g   a  d etec tio n   s y s tem   b y   s elec tin g   o p tim al  f ea tu r es  u s in g   o p tim ize d   g en etic  alg o r ith m   f ea t u r e  s ele ctio n   ( GAFS).   T h e   r esear ch er s   u s ed   a  d ataset  f r o m   a   s tu d y   in   [ 1 0 ] ,   c o n tain in g   3 6 , 1 7 3   p h is h in g   an d   5 1 , 3 1 6   leg itima te  web s ites .   Af ter   ap p ly in g   GAFS,  th ey   o b tain ed   4 4   o p tim al  UR L - b ased   f ea tu r es.  T h e   r esu lts   s h o wed   th at  th e  R F  m o d el   ac h iev e d   an   ac cu r ac y   o f   9 2 . 9 3 %  o n   th e  test   s et,   with   a  co m p u tatio n   tim e  o f   0 . 6 3 8 0   s e co n d s .   Ho wev er ,   th e  r esear c h e r s   r ep o r ted   th at  s o m e  o f   th e  s e lecte d   f ea tu r es  ar e  no t  s u itab le  f o r   r ea l - tim e  d ep l o y m en t  d u e  to   th e  h ig h   p r o ce s s in g   co s t.  I n   co n tr ast,  Gu p ta  e t  a l.   [ 1 1 ]   p r o p o s ed   a  lig h tweig h t  p h is h in g   d etec t io n   s y s tem   co m p atib le  with   in ter n et  o f   th in g s   ( I o T )   d ev ic es.  T h eir   ap p r o ac h   r elies  o n   th e  lex ical  f ea t u r es  o f   UR L s   wit h o u t  r ely in g   o n   th i r d - p ar t y   s er v ices.  T h e  r esear ch er s   u s ed   a  d ataset   f r o m   I SC XURL  2 0 1 6   p r o v id ed   b y   th e   Un iv e r s ity   o f   Ne w  B r u n s wick   ( UNB),   wh ic h   co n s is ts   o f   1 0 , 0 0 0   leg itima te  UR L s   an d   9 , 9 6 4   p h is h in g   UR L s ,   with   o n ly   9   lex ical  f ea tu r es  ex tr ac ted .   T h e  ex p er im e n tatio n   r esu lts   in d icate   th at  th e  R F  m o d el  ac h iev ed   9 9 . 5 7 %  o n   th e  t est  s et,   wi th   a  r esp o n s e  tim e  o f   5 1 . 5   m illi s ec o n d s   ( 0 . 0 5 1 5   s ec o n d s ) .   T h e  r esear ch er s   in d icate d   t h at  f u t u r e  wo r k   wo u ld   in v o lv e  e x p an d i n g   th e   wo r k   u s in g   ad v an ce d   DL   alg o r ith m s .   T h i s   f u tu r e   d i r ec tio n   r ef lects  th e   co n tin u in g   in ter est  in   e x p lo r in g   m o r e  a d v an ce d   lear n in g   ap p r o ac h es f o r   p h is h i n g   d etec tio n .   Similar ly ,   Ah am m ad   et  a l.   [ 1 2 ]   ev alu ate d   s ev er al  ML   clas s if ier s   an d   tr ain ed   t h em   o n   U R L - b ased   f ea tu r es  to   i d en tify   p h is h in g   UR L s .   T h ey   ex tr ac ted   1 5   f ea t u r es  f r o m   a   d ataset  o f   1 , 5 0 0   p h is h in g   UR L s   f r o m   Ph is h T an k   an d   1 , 5 0 0   leg itima te  UR L s   f r o m   UNB.  Af ter   s ev er al  ex p er im en ts ,   th e  L ig h tGB M  m o d el  ac h iev ed   an   ac cu r a cy   o f   8 6 %.  T h e  r esear ch er s   n o ted   lim itatio n s   i n   th e  s tu d y ,   n am ely   th at  s o m e  U R L s   d o   n o t   co n tain   s u f f icien t  in f o r m ati o n   in   W HOI S  d atab ases ,   r esu ltin g   in   th e  in ab ilit y   to   ex tr ac t  all  th e  r eq u ir ed   f ea tu r es.  T h e y   r ep o r ted   th e  n ee d   to   g at h er   n e wer   UR L - b ased   f ea tu r es to   im p r o v e  ac c u r ac y .         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  4 3 ,   No .   3 ,   Sep tem b er   20 2 6 :   9 0 8 - 9 2 7   910   T ab le  1 .   Su m m a r y   o f   r elate d   wo r k   R e f .   M o d e l   M e t h o d   D a t a s e t   s i z e   N u mb e r   o f   f e a t u r e s   A c c u r a c y   D e t e c t i o n   t i m e   ( sec o n d s)   D e p e n d e n c e   o n   t h i r d   p a r t i e s   Li mi t a t i o n s   [ 9 ] ,  2 0 2 4   RF   U R L - b a s e d   3 6 , 1 7 3   p h i s h i n g   U R Ls  a n d   5 1 , 3 1 6   l e g i t i m a t e   U R Ls .   44   9 2 . 9 3 %   0 . 6 3 8 0     S o me  sel e c t e d   f e a t u r e s  a r e   n o t   su i t a b l e   f o r   r e a l - t i me  d e p l o y me n t   d u e   t o   t h e   h i g h   p r o c e ssi n g   c o s t .   N o t   f u l l y   r e p o r t e d   e x t r a c t e d   f e a t u r e .   [ 1 1 ] ,  2 0 2 1   RF   U R L - b a s e d   9 , 9 6 4   p h i s h i n g   U R Ls  a n d   1 0 , 0 0 0   l e g i t i m a t e   U R Ls .   9   9 9 . 5 7 %   0 . 0 5 1 5     Th e   d a t a se t   i s   o l d ,   l i m i t e d ,   a n d   c o n t a i n s  a   sma l l   se t   o f   t r a d i t i o n a l   f e a t u r e s .   [ 1 2 ] ,  2 0 2 2   Li g h t G B M   U R L - b a s e d   1 , 5 0 0   p h i s h i n g   U R Ls  a n d   1 , 5 0 0   l e g i t i m a t e   U R Ls .   15   8 6 %   N o t   men t i o n e d   ✓   R e l i a n c e   o n   t h i r d - p a r t y   s e r v i c e s.  U n sp e c i f i e d   d e t e c t i o n   t i m e .   L o w   a c c u r a c y   r a t e .   [ 1 3 ] ,  2 0 2 0   RF   U R L - b a s e d   a n d   c o n t e n t - b a s e d   6 , 1 5 7   p h i s h i n g   U R Ls  a n d   4 , 8 9 8   l e g i t i m a t e   U R Ls .   30   9 9 . 3 6 %   4   ✓   Th e   st u d y   d e p e n d s  o n   t h i r d - p a r t y   d a t a ,   d e l a y s i n   d e t e c t i o n ,   a n d   a   sma l l   d a t a se t .   [ 1 4 ] ,  2 0 2 3   LSD   mo d e l   w i t h   C a n o p y   f e a t u r e   sel e c t i o n   U R L - b a s e d   5 , 0 0 0   p h i s h i n g   U R Ls  a n d   6 , 0 0 0   l e g i t i m a t e   U R Ls .   33   9 8 . 1 2 %   3 7 0 . 9 8 4 5   N o t   men t i o n e d   N o t   f u l l y   r e p o r t e d   e x t r a c t e d   f e a t u r e .   D e t e c t i o n   t i m e   r e p o r t e d   w i t h o u t   sp e c i f y i n g   t h e   mea s u r e me n t   u n i t .   [ 1 5 ] ,  2 0 2 1   GA – G r a d i e n t B o o s t ,   G A – B a g g i n g ,   a n d   G A – X G B o o st   U R L - b a s e d   a n d   c o n t e n t - b a s e d   D a t a s e t   1 :   4 , 8 9 8   p h i s h i n g   U R Ls ,   6 , 1 5 7   l e g i t i m a t e   U R Ls.   D a t a set   2 :   5 , 0 0 0   p h i s h i n g   U R Ls,   5 , 0 0 0   l e g i t i m a t e   U R Ls ,   a n d   D a t a s e t   3 :   3 0 , 6 4 7   p h i s h i n g   U R Ls,   5 8 , 0 0 0   l e g i t i m a t e   U R Ls .   D a t a s e t   1 :   3 0 ,   d a t a se t   2 :   4 8   d a t a se t   3 :   1 1 1   D a t a s e t   1 :   9 7 . 1 6 % ,   d a t a se t   2 :   9 8 . 5 8 % ,   d a t a se t   3 :   9 7 . 3 9 %   N o t   men t i o n e d   ✓   Th e   sy s t e m   s u f f e r s  f r o m h i g h   c o m p u t a t i o n a l   c o s t s,  d e p e n d e n c e   o n   t h i r d - p a r t y   s e r v i c e s,  a n d   u n s p e c i f i e d   d e t e c t i o n   t i m e .   [ 7 ] ,   2 0 2 1   RF   U R L - b a s e d   Le g i t i ma t e :   3 5 , 3 7 8 ,   p h i s h i n g :   9 , 9 6 5 ,   mal w a r e :  1 1 , 5 6 6 ,   a n d   sp a m :   1 1 , 9 4 2 .   20   9 9 %   4 . 7 0 9     Th e   d a t a se t   i s   o u t d a t e d .   L o n g   d e t e c t i o n   t i me .   [ 1 6 ] ,  2 0 2 1   R N N - G R U   U R L - b a s e d   6 0 , 0 0 0   p h i s h i n g   U R Ls   a n d   6 0 , 0 0 0   l e g i t i m a t e   U R Ls .   1 0 0   9 9 . 1 8 %   0 . 2     Li mi t a t i o n s i n   p r o c e ss i n g   U R Ls  o v e r   2 0 0   c h a r a c t e r s  a n d   a   l a c k   o f   U R L  sh o r t e n i n g   s u p p o r t .   Lo n g   d e t e c t i o n   t i me.   [ 1 7 ] ,  2 0 2 2   l o g i s t i c   r e g r e ss i o n   U R L - b a s e d   3 0 , 0 0 0   p h i s h i n g   U R Ls  a n d   3 0 , 0 0 0   l e g i t i m a t e   U R Ls .   38   9 6 . 5 0 %   N o t   men t i o n e d     S l i g h t   d e c r e a s e   i n   o v e r a l l   a c c u r a c y   w h e n   u s i n g   l o g i n   U R Ls.   O u r   st u d y   X G B o o st   U R L - b a s e d   5 6 , 3 6 9   p h i s h i n g   U R Ls  a n d   3 9 , 3 6 7   l e g i t i m a t e   U R Ls .   40   9 8 %   0 . 0 2 6 2 2 5     Th e   st u d y   r e l i e s  o n l y   o n   U R L   f e a t u r e s,  l i m i t i n g   i t s   e f f e c t i v e n e ss  a g a i n s t   c o n t e n t - b a se d   p h i s h i n g   a t t a c k s.       HR   et  a l.   [ 1 3 ]   in tr o d u ce d   a   n ew  b r o wser   ar c h itectu r e  c alled   th e  em b ed d ed   p h is h in g   d etec tio n   b r o wser   ( E PDB )   u s in g   an   R F  m o d el.   T h e  m o d el  was  tr ain ed   o n   a  d ataset  o f   6 , 1 5 7   p h is h in g   UR L s   f r o m   Ph is h T an k   an d   4 , 8 9 8   leg itima te  UR L s   f r o m   Miller s '   Mile s .   T h e  E PDB   s y s tem   u s es  a  r u le - b ased   ex tr ac tio n   f r am ewo r k   to   id e n tify   3 0   web s ite  f ea tu r es  th at  co m b in e  UR L - b ased   an d   co n te n t - b ased   f e atu r es,  u s in g   th ir d - Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       UR L - b a s ed   p h is h in g   d etec tio n   u s in g   X GB o o s t wi th   en g in ee r ed   fea tu r es  ( Ja w a h er A lh a r b i )   911   p ar ty   s er v ices.   R esear ch er s   h av e  co n f ir m ed   th at   th e  p r o p o s ed   s y s tem   d etec ts   n ewly   cr e ated   p h is h in g   p ag es  with   9 9 . 3 6 %  ac cu r ac y ,   with   a n   av er ag e  r esp o n s e  tim e  o f   4   s ec o n d s .   Ho wev er ,   th e  a u th o r s   p lan   to   cr ea te  an   u p d ated   d ataset  b y   co llectin g   p h is h in g   UR L s   f r o m   u s er s   to   tr ain   th e  m o d els  o n   th e   latest  p h is h in g   s ites .   Ma in tain in g   u p - to - d ate  p h is h in g   d atasets   is   ess en tia l  f o r   im p r o v in g   th e  r o b u s tn ess   o f   p h is h in g   d etec tio n   m o d els.  Kar im   et   a l.   [ 1 4 ]   p r o p o s ed   a   h y b r id   m o d el  b ased   o n   th r ee   m ain   class if ier s :  L o g is tic  r eg r ess io n ,  s u p p o r t  v ec to r   class if ier ,   an d   d ec is io n   tr ee   ( L R +SVC+ D T ) ,   with   s o f t  v o tin g   an d   h ar d   v o tin g   to   d etec t   p h is h in g   web s ites .   T h ey   also   u s ed   th e  C an o p y   tech n iq u e  f o r   f ea tu r e  s elec tio n   to   im p r o v e  p er f o r m a n ce .   T o   tr ain   th e  m o d els,  th e y   u s ed   a  d ataset  co llected   f r o m   th e  Ka g g le  p latf o r m ,   co m p r is in g   5 , 0 0 0   p h is h in g   UR L s   an d   6 , 0 0 0   leg itima te  UR L s ,   with   3 3   UR L - b ased   f ea tu r es.  T h e  r esu lts   s h o wed   th at  th e   L SD  m o d el  with   C an o p y   f ea t u r e   s elec tio n   ac h i ev ed   an   ac cu r ac y   o f   9 8 . 1 2 %  o n   th e  test   s et.   I n   ad d itio n ,   th e   r esear ch er s   r ep o r ted   an   ex ec u tio n   tim e  o f   3 7 0 . 9 8 4 5 ,   wh ich   m ea s u r es  th e  tim e  r eq u ir ed   f o r   th eir   m o d el  to   co m p lete  a  d etec tio n   task .   Ho wev er ,   th ey   d id   n o t  s p ec if y   th e  ex ac t  tim e  u n it,  lea v in g   th e  ex ac t  m ea s u r em en t  u n clea r .   T h e  a u th o r s   s u g g ested   in teg r atin g   b lack li s t  an d   wh itelis t  s y s tem s   with   ML   s y s tem s   in   th e   f u t u r e ,   with   th e   aim   o f   im p r o v in g   th e  ef f icien cy   o f   d etec tin g   p h is h in g   web s ites .   T h is   f u tu r e   d ir ec tio n   r e f lects  th e  co n tin u in g   i n ter est  in   im p r o v in g   p h is h in g   d etec tio n   ef f icien c y .   Al - Sar em   et  a l.   [ 1 5 ]   p r o p o s ed   th e  o p tim ized   s tack in g   e n s em b le  m o d el  u s in g   a  g en etic   alg o r ith m   ( GA)   f o r   d ev elo p in g   p h is h in g   web s ite  d etec tio n   s y s tem s .   T h e  r esear ch er s   u s ed   th r ee   p u b li c  d atasets :  th e  f ir s t,   f r o m   th e  Un iv er s ity   o f   C alif o r n ia,   I r v in e  ( UC I ) ,   co n tain e d   6 , 1 5 7   leg itima te  UR L s   an d   4 , 8 9 8   p h is h in g   UR L s ,   with   3 0   f ea tu r es.  T h e  s ec o n d ,   f r o m   Me n d eley   d ata ,   co n tain ed   5 , 0 0 0   leg itima te  UR L s   an d   5 , 0 0 0   p h is h in g   UR L s ,   wi th   4 8   f ea tu r es.  T h e  t h ir d   d ataset,   also   f r o m   Me n d e ley   d ata ,   co n tain ed   5 8 , 0 0 0   leg itima te  UR L s   an d   3 0 , 6 4 7   p h is h in g   UR L s ,   with   1 1 1   f ea tu r es.  All  d atasets   co n s is t  o f   UR L - b ased   an d   c o n te n t - ba s ed   attr ib u tes.   T h e  r esear ch er s   r elied   o n   th i r d - p ar t y   s er v ices,  th e  W HOI S  d atab ase,   to   ex tr ac t  s o m e  f ea tu r e  in f o r m atio n ,   s u ch   as  d o m ain   n am e  s y s tem   ( DNS) ,   in   th e  d etec tio n   p r o ce s s .   B ased   o n   ex p er i m en tal  r esu lts ,   GA - Gr ad ien tB o o s t,  GA - B ag g in g ,   an d   GA - XGBo o s t   wer e  s elec ted   as  th e  to p   th r ee   alg o r ith m s   as  b ase  lear n er s ,   an d   th e  s u p p o r t  v ec to r   m ac h in e   ( SVM)   m o d el  was  ad o p te d   as  an   ad d itio n al  class if ier   f o r   th e  s y s tem .   T h e  p r o p o s ed   m o d els  ac h iev ed   t h e   f o llo win g   r esu lts :  9 7 . 1 6 %,  9 8 . 5 8 %,  an d   9 7 . 3 9 %  f o r   th e  d at asets ,   r esp ec tiv ely .   T h e  r esear ch e r s   n o ted   th at  t h eir   f u tu r e  wo r k   f o cu s es  o n   cr ea tin g   a  lig h tweig h t  d etec tio n   s y s tem   s u itab le  f o r   I o T   en v ir o n m en ts   to   p r o tect  a g ain s t p h is h in g   attac k s .   T h is   o b s er v atio n   h ig h lig h ts   th e  im p o r tan ce   o f   ac h iev in g   b o th   co m p u tatio n al  e f f icien cy   an d   r ap i d   p h is h in g   d etec tio n   in   r eso u r ce - co n s tr ain ed   en v ir o n m en ts .   T h er ef o r e,   R aja  et   a l.   [ 7 ]   p r o v id ed   a  lig h tweig h t  s y s tem   t o   d etec t   p h is h in g   web s ites .   T h e  au t h o r s   u s ed   a  d ataset  f r o m   th e  UNB  d ataset  2 0 1 6   co n tain in g   f o u r   class es :  3 5 , 3 7 8   leg itima te   UR L s ,   9 , 9 6 5   p h is h in g   UR L s ,   1 1 , 5 6 6   m alwa r e   UR L s ,   an d   1 1 , 9 4 2   s p am   UR L s .   2 0   UR L - b ased   f ea t u r es  in d e p e n d en t  o f   t h ir d - p ar ty   s er v ices  wer e  ex tr ac ted .   T h e  ex p er im en tal  r esu lts   s h o wed   th at  th e  R F  m o d el  ac h iev ed   an   ac cu r ac y   o f   9 9 %  with   a  co m p u tatio n   tim e  o f   4 . 7 0 9   s ec o n d s .   T h e  r esear ch er s   p o in ted   to   th e  n ee d   to   ex tr ac t  n ew  f ea tu r es  an d   ex p an d   t h e  d ataset  to   s u p p o r t  s o p h is ticated   p h is h in g   d etec tio n .   T h is   r ec o m m e n d ati o n   h ig h lig h ts   th e   im p o r tan ce   o f   ad v a n ce d   f ea t u r e  ex tr ac tio n   f o r   d etec tin g   ev o lv in g   p h is h in g   attac k s .   A n o th er   ap p r o ac h   was   p r o p o s ed   b y   T an g   an d   Ma h m o u d   [ 1 6 ] ,   wh o   p r esen ted   a   DL - b ased   f r am ewo r k   th at   o p er at es  in d ep en d en tly   o f   th ir d - p ar t y   s er v ices  f o r   d etec t in g   p h is h in g   we b s ites   in   a  r ea l - tim e  b r o wser   p lu g i n   s ettin g .   T h e  r esear ch e r s   ev alu ated   s ev er al  d atasets ,   th e  b est o f   wh ich   was th e  KPT - 1 2   d ataset,   wh ich   co n tain s   6 0 , 0 0 0   leg itima te  UR L s   f r o m   Kag g le  an d   6 0 , 0 0 0   p h i s h in g   UR L s   f r o m   Ph is h T an k .   R eg ar d in g   f ea tu r es,  th ey   u s e  a  ch ar ac ter - lev el   to k en izatio n   ap p r o ac h ,   lim itin g   ea ch   UR L   to   1 0 0   c o m m o n ly   u s ed   ch ar ac ter s   in   UR L s   an d   ex clu d in g   UR L s   lo n g er   th an   2 0 0   c h ar ac ter s   to   r ed u ce   co m p u tatio n al  r e q u i r em en ts .   Af ter   co n d u ctin g   th e  ex p er im en ts ,   th e   r esu lts   d em o n s tr ated   t h at  th e   R NN - GR U  m o d el  ac h ie v ed   a n   ac cu r ac y   o f   9 9 . 1 8 %  an d   a   r esp o n s e  tim e  o f   less   th an   2 0 0   m illi s ec o n d s   ( 0 . 2   s ec o n d s ) .   Nev e r th eless ,   th e  au th o r s   r ep o r ted   th at  th e   m o d el   d o e s   n o t  s u p p o r t  s h o r t   UR L s   an d   th at  tr u n ca tin g   UR L s   at  2 0 0   ch ar ac ter s   m a y   r es u lt  in   th e  l o s s   o f   s o m e   f ea tu r es  f o u n d   in   l o n g e r   UR L s .      Sán ch ez - Pan iag u a  et  a l.   [ 1 7 ]   p r o p o s ed   a  f r am ewo r k   f o r   d et ec t in g   p h is h in g   UR L s   b y   r e p r esen tin g   a  r ea lis tic  s ce n ar io   b y   u s in g   U R L s   f o r   leg itima te  lo g in   p ag es  an d   p h is h in g   o n es  i n s tead   o f   ju s t  UR L s   f o r   h o m ep a g es.  T o   im p lem en t  t h e  p r o p o s ed   s y s tem ,   th e  r esear ch er s   cr ea ted   a  d ataset  co n s is tin g   o f   3 0 , 0 0 0   p h is h in g   UR L s   co l lecte d   f r o m   Ph is h T an k   an d   3 0 , 0 0 0   le g itima te  UR L s   o b tain ed   f r o m   th e   to p   m illi o n   Qu an tcast  web s ites .   T h is   d ataset  in co r p o r ates  3 8   lex ical  f ea tu r es  an d   n atu r al   lan g u ag e   p r o ce s s in g   ( NL P)   p r o p er ties ,   s u c h   as  wo r d   an aly s is   an d   p atter n s .   Af ter   tr ain in g ,   th e  lo g is tic  r eg r ess io n   m o d el   ac h iev ed   th e  b est   p er f o r m an ce   with   a n   ac cu r a c y   o f   9 6 . 5 0 %.  Ho wev er ,   th e  a u th o r s   h ig h lig h ted   s o m e  lim itatio n s ,   in clu d in g   a   s lig h t  d ec r ea s e  in   o v er all  ac c u r ac y   wh en   u s in g   lo g i n   UR L s   d u e  to   th eir   h ig h   s im ilar ity   b etwe en   leg itima te  an d   p h is h in g   UR L s .   T h is   lim i tatio n   h ig h lig h ts   th e  im p o r tan ce   o f   ef f ec tiv e  f ea t u r e  en g i n ee r in g   to   im p r o v e  th e   d is cr im in ativ e  ca p ab ilit y   b etw ee n   h ig h l y   s im ilar   leg itima te  an d   p h is h in g   UR L s.   I n   g en er al,   t h e  co m p a r is o n   in   T ab le  1   in d icate s   th at  m an y   cu r r en t  ap p r o ac h es  h av e  ac h i ev ed   h ig h   d etec tio n   ac cu r ac y .   Ho we v er ,   th r ee   m ain   r esear ch   g ap s   ca n   b e  id en tifie d :  i )   a  lim ited   f o cu s   o n   co m p u tatio n al  ef f icien cy   a n d   p r ac tical  d e p lo y m en t,  s u ch   as  r el ian ce   o n   th ir d - p ar ty   s er v ices  o r   r ep o r tin g   r elativ ely   l o n g e r   r esp o n s e  tim es,  ii )   th e  ev alu at io n   o f   s ev e r al  s tu d ies  is   lim it ed   b y   th e   u s e  o f   s m all - s ca le  o r   o u td ated   d atasets   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  4 3 ,   No .   3 ,   Sep tem b er   20 2 6 :   9 0 8 - 9 2 7   912   th at  p r im ar ily   in clu d e  tr a d itio n al  f ea tu r es,   iii )   lim ited   tr a n s p ar en cy   an d   r e p r o d u c ib ilit y ,   p ar ticu lar ly   d u e   t o   in co m p lete  r ep o r tin g   o f   th e  ex tr ac ted   f ea tu r e  s ets  an d   d etec tio n   tim e.    Ou r   m eth o d o lo g y   ai m s   to   ad d r ess   th ese  lim itatio n s   b y   b alan cin g   h ig h   s p ee d   an d   ac cu r ac y   u s in g   th e  XGBo o s t  m o d el.   T h is   i s   ac h iev ed   b y   u s in g   a   r ec en t  d ataset  w ith   ad v an ce d   f ea tu r es  th at  s u p p o r t  th e  d et ec tio n   o f   s o p h is ticated   p h is h in g   attac k s   with o u t   r ely in g   o n   th ir d - p ar t y   s er v ices.  Hav in g   a  r o b u s t  d ataset  an d   m o d er n   f ea tu r es  ca n   im p r o v e  r esil ien ce   to   ze r o - d ay   attac k s .       3.   M E T H O D   I n   th is   s tu d y ,   we  r ev iewe d   r e ce n t  liter atu r e  th at  ad d r ess es  th e  s am e  p r o b lem   o f   d etec tin g   p h is h in g   web s ites .   W e  f o u n d   th at  UR L - b ased   s o lu tio n s   ar e  e f f ec tiv e  in   d etec tin g   p h is h in g   we b s ites   [ 1 1 ] .   T h er ef o r e,   th e  p r im ar y   o b jectiv e  o f   th is   r esear ch   is   to   d e v elo p   an d   ev al u ate  tr ad itio n al   ML   an d   n e u r al   n etwo r k   m o d els  to   s u p p o r t  UR L - b ased   p h is h in g   d etec tio n   u s in g   en g in ee r ed   f e atu r es  wh ile  m ain tain in g   ac cu r ac y   an d   ef f icien c y .   T h e  f o llo win g   s u b s ec tio n   p r o v id es  d etailed   in f o r m atio n   ab o u t  th e   s o u r c es  an d   s tr u ctu r e   o f   th e   d ataset.   I n   th is   r esear c h ,   we  u s ed   a  s et  o f   f ea tu r es  th at  ar e   in d ep e n d en t   o f   t h ir d - p ar ty   s er v ices  an d   h ig h ly   e f f ec tiv e  i n   d etec tin g   p h is h in g   attac k s .   I n   ad d itio n ,   we  tr ain e d   t h e  m o d e ls   o n   a   m o d er n   an d   r ea lis tic  d ataset  th at  in clu d es   n ew  an d   m o r e  co m p lex   p h i s h in g   tech n iq u es.  T o   ev alu at e  th e  p er f o r m an ce   o f   th e   n eu r al  n etwo r k   an d   tr ad itio n al  ML   m o d els,  we  u s ed   Py th o n   to   p er f o r m   q u a n titativ e  an aly s is   an d   o b tain   s t atis tical  r e s u lts   f o r   co m p ar in g   th e  m o d els'   p er f o r m an ce   an d   id en tif y in g   th e  m o s t  ef f ec tiv e  alg o r ith m   f o r   d e tectin g   UR L - b ase d  p h is h in g   attac k s .   T h e  m o d el   d ev elo p m e n t  p h ase  is   s u m m ar ized   in   Fig u r e  1 .   T h is   s ec tio n   d is cu s s es  th e   r esear ch   m eth o d o lo g y ,   wh ich   co m p r is es  th e  f o llo win g   f o u r   s tep s :  d ata  co llectio n ;   d ataset  p r e - p r o ce s s in g ,   in clu d in g   d ata   clea n in g ,   f ea t u r e  ex t r ac tio n ,   an d   f ea tu r e  s elec tio n ;   th e  u s e  o f   n e u r al  n etwo r k   m o d els  an d   tr ad itio n al  ML   m o d els ;   an d   m o d el  e v alu atio n   c r iter ia.   T h en ,   th e   f in al  d ec is io n   is   m ad e:  leg itima te  o r   p h is h in g .           Fig u r e  1 .  Ov e r v iew  o f   th e  p r o p o s ed   m eth o d o lo g y   ( m o d el  d e v elo p m en t  p h ase  an d   o u tp u t c l ass if icatio n )       3.1.   Da t a   co llect io n   T h e  f ir s t  s tep   in   d ev elo p in g   ML   m o d els  is   to   u s e  a  h ig h - q u ality   d ataset,   esp ec ially   i n   p h is h in g   d etec tio n .   W e  co llected   7 2 , 8 3 2   p h is h in g   UR L s   f r o m   Ph is h T an k ,   a  web s ite  th at  u p d ates  p h is h in g   d atasets   h o u r ly   [ 1 8 ] .   T h is   d ataset  was  ac ce s s ed   in   Ma y   2 0 2 3 .   L eg i tim ate  UR L s   wer e  o b tain ed   f r o m   two   p u b licly   av ailab le  s o u r ce s   o n   Me n d eley   d ata   [ 1 9 ]   an d   Kag g le  [ 2 0 ]   p latf o r m s .   B o th   d atasets   wer e  ac ce s s ed   in   J u n e  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       UR L - b a s ed   p h is h in g   d etec tio n   u s in g   X GB o o s t wi th   en g in ee r ed   fea tu r es  ( Ja w a h er A lh a r b i )   913   2 0 2 3 .   T h e  Ka g g le  d ataset  co n tain s   w ell - k n o wn   d o m ain s ,   w h ile  th e  Me n d eley   d ataset  in cl u d es  less   co m m o n   d o m ain s   a n d   UR L s   r ep r esen t in g   d i f f er en t   web s ite  lev els,  in clu d in g   lo g i n   p a g es.  T h is   ap p r o ac h   aim e d   to   cr ea te  a  b r o ad   a n d   u n b iased   d ataset.   T o   cr ea te  a  le g itima te  d ataset,   we  em p lo y e d   a  u n if o r m   r an d o m   s am p lin g   tech n iq u e  o n   b o th   s ets,  r esu ltin g   in   th e  s elec tio n   o f   7 3 , 6 3 7   UR L s   f r o m   Kag g le  an d   3 , 3 8 3   UR L s   f r o m   Me n d eley   d ata .     3 . 2 .     Da t a s et   pre - pro ce s s ing   T h e  p r e - p r o ce s s in g   s tep   is   e s s en tial  f o r   ML   m o d els,  as  it  p r ep ar es  th e  d ata  to   b e  s u itab le  f o r   class if icatio n   tech n iq u es.  T h is   s tep   in clu d es  d ata  clea n in g ,   f ea tu r e   ex tr ac tio n ,   an d   f ea t u r e  s elec tio n .   W e  ex p lain ed   th ese   s tep s   b elo w.     3 . 2 . 1 .     Da t a   clea nin g   Th e  p h is h in g   d ataset  r eq u ir e d   m in im al  p r e - p r o ce s s in g ,   as  o n ly   th e  UR L   co lu m n   was  r etain ed .   I n   co n tr ast,  th e  leg itima te  d ata s et  u n d er wen t  ad d itio n al  p r e - p r o ce s s in g   to   e x tr ac t  o n l y   UR L s   lab eled   as   leg itima te  b ef o r e   th ey   wer e  m er g ed .   Fo llo win g   th at ,   we  a p p l ied   UR L   s tan d ar d izatio n   to   t h e  leg itima te  d ataset  b ef o r e   f ea tu r e   ex tr ac tio n .   Fo r   Kag g le  d ata   co n tain in g   o n ly   h o s tn am es  ( s u ch   as  "ww w. y o u t u b e. co m " )   with o u t  a  p r o to co l,  we  ad d ed   an   h ttp : //  p r ef ix   to   en ab le  UR L   r eq u ests   an d   d eter m in e  th e  ac tu al  p r o to co l  ( HT T P  o r   HT T PS )   b ased   o n   th e   s er v er ' s   r esp o n s e.   T h is   s tep   was  p er f o r m ed   s o lely   f o r   f ea tu r e   ex tr ac tio n   an d   d i d   n o t   alter   th e  s em an tic  s tr u ctu r e  o f   th e  UR L s .   Sev er al  p r elim in ar y   ex p er i m en ts   wer e  co n d u ct ed   to   d eter m in e  a n   ap p r o p r iate  co n n ec tio n   tim eo u t.  B ased   o n   th ese   e x p er im en ts ,   a  tim eo u t o f   1 2 0   s ec o n d s   was   ch o s en   to   p r o v id e   s u f f icien t  tim e  f o r   UR L   r eq u ests   with   v ar y in g   s er v er   r esp o n s e  tim es,  esp ec ially   th o s e  h o s ted   o n   s lo we r   s er v er s .   C o n s eq u en tly ,   th e   leg itima te  d ataset  co n tain ed   7 6 , 9 9 3   UR L s .     Fin ally ,   th e  p h is h in g   an d   leg i tim ate  d atasets   wer e  m er g e d .   Af ter   r em o v in g   d u p licates  an d   m is s in g   d ata,   th e  r esu ltin g   d ataset  co n tain ed   9 5 , 7 3 6   UR L s ,   o f   wh ich   3 9 , 3 6 7   wer e   leg itima te  UR L s   ( lab el  0 ) ,   an d   5 6 , 3 6 9   wer e   p h is h in g   UR L s   ( lab el  1 ) .   T h e   d ataset  was  th en   s h u f f led   a n d   s p lit  i n t o   9 0 %  tr ain in g   a n d   1 0 %  test in g   u s in g   s tr atif ied   s am p li n g   ( r an d o m _ s tate  =  4 2 ) .   I n   o u r   ap p r o ac h ,   we  ap p lied   o n e - h o t  en co d in g ,   wh ich   co n v er ts   ca teg o r ical  f ea tu r es  i n to   a  n u m er ical   f o r m at  th at  ML   m o d els  ca n   p r o ce s s   to   av o id   th e   p r o b lem   o f   o r d in ality .   I n   b in a r y   class if icatio n ,   d ataset  b alan ce   is   p ar ticu lar ly   im p o r tan t  wh en   ac cu r ac y   is   u s ed   to   ass es s   m o d el  p e r f o r m an ce   [ 2 1 ] .   Alth o u g h   p er f ec tly   b alan ce d   d atasets   ar e  u n co m m o n ,   an   im b alan ce   r atio   o f   ap p r o x im ately   1 0 :1   is   g en e r ally   co n s id er e d   m o d estl y   im b alan ce d ,   wh er ea s   r atio s   ex c ee d in g   1 0 0 0 :1   ar e   r eg ar d e d   as  h ig h ly   im b alan ce d   [ 2 2 ] .   Fo r   o u r   d ataset,   af ter   clea n in g   it  b y   r em o v in g   m is s in g   an d   d u p licate  v alu es,  th e  r atio   o f   t h e  m ajo r i ty   ( p h is h in g )   class   to   th e  m i n o r ity   ( leg itima te)   class   was  ap p r o x im ately   1 . 4 :1   ( 5 6 , 3 6 9 /3 9 , 3 6 7 ) .   T h is   r atio   f alls   with in   th e  "m ar g in ally   im b a lan ce d "  r an g e ,   wh ich   m ea n s   it  ca n   b e  co n s id er e d   s af ely   b alan ce d .       3 . 2 . 2 .   F ea t ure  e x t ra ct i o n     T h e  s tu d y   r elied   o n   a  wid e  r an g e  o f   liter atu r e  r elate d   to   d etec tin g   p h is h in g   web s ites   t o   id en tify   ef f ec tiv e  UR L - b ased   f ea tu r es.   I n   ad d itio n ,   we  c o n d u cted   a n   in - d e p th   a n aly s is   o f   th e   p h is h in g   an d   leg itima cy   d ataset  to   id en tify   ad d itio n al   UR L - b ased   d is cr im in ato r y   f ea tu r es.  As  a  r esu lt,  we  id en tifie d   n ew  p h is h in g   tech n iq u es  n o t  y et  d o cu m e n te d   in   th e  liter atu r e,   d is cu s s ed   in   Sectio n   6 ,   Dis cu s s io n   with   r ec o m m en d atio n s .  W e  in ten tio n ally   ex clu d e d   f e atu r es  th at  r ely   o n   th ir d - p ar t y   s er v ices  s u ch   as  Go o g le  i n d ex   an d   Pag eRan k   b ec au s e  th ey   ar e  n o t  alwa y s   a cc ess ib le  th r o u g h   f r ee   API s ,   m ak in g   t h em   im p r ac tical  f o r   r ea l - tim e  d etec tio n .   W e  also   ex clu d ed   DNS  an d   d o m ain   a g e  f ea tu r es,  s u ch   as   th e  cr ea tio n   d ate  a n d   e x p ir at io n   d ate  o f   web s ite  in f o r m atio n   o b tain e d   f r o m   th e  W HOI S  d atab ase.   T h e  d o m ain   ag e  f ea tu r e  is   m o r e   h elp f u l  in   d etec tin g   lo n g - ter m   p h is h in g   web s ites ,   b u t  it   is   in ef f ec tiv e  f o r   ze r o - d a y   att ac k s .   T h is   d ec is io n   aim s   to   s p ee d   u p   th e  f ea tu r e  ex tr ac tio n   p r o ce s s   an d   h elp   im p r o v e  th e  d etec tio n   o f   ze r o - d ay   attac k s .   Ad d itio n ally ,   it   r ed u ce s   p o ten tial   p r iv ac y   c o n ce r n s   b y   av o id in g   th e  tr an s m is s io n   o f   u s er   d ata  to   ex ter n al  s er v e r s   f o r   a n aly s is .     Acc o r d in g ly ,   we  ex tr ac ted   7 3   f ea tu r es  th at  co m b in e  lex i ca l  f ea tu r es  with   s ec u r ity   an d   p r o to c o l  f ea tu r es.  L ex ical  f ea tu r es  r ef e r   to   th e  s tr u ct u r e  o f   UR L   s tr in g s ,   n u m b e r   o f   ch ar ac te r s ,   s y m b o ls   s u ch   as  ( @ ,   /,  - , ) ,   as  well  as  an aly s is   o f   UR L   co m p o n e n ts   s u ch   as  p ath   an d   q u er y   p ar t   [ 2 3 ] .   Mo r eo v e r ,   lex ical  f ea tu r es  ca n   d etec t  p h is h in g   UR L s   g en er a ted   b y   AI   [ 2 4 ] .   B ec au s e  AI   r elies  o n   lex ical  f ea tu r es  to   s im u late  leg itima te   UR L s .   R eg ar d in g   s ec u r ity   an d   p r o to c o ls ,   th ese  f ea tu r es  h elp   d etec t  p h is h in g   UR L s   m o r e  s o p h is ticated ly .   Fo r   ex am p le,   p h is h in g   UR L s   u s e  in ter n et  p r o to co l   ( I P)   ad d r ess es  in   th e  d o m ai n   f ield ,   em p l o y   n o n - s tan d ar d   p o r t  n u m b er s ,   ex p lo it   d ec en tr alize d   p r o to c o ls   s u ch   as  I PF S,  an d   lev er ag e  f r ee   s er v ices  lik e  f r ee   h o s tin g   d o m ai n   ( FHD)   s er v ices.  C o m b in in g   lex ical  f ea tu r es  with   s ec u r ity   an d   p r o t o co l  f ea tu r es  h elp s   e x p an d   th e  d etec tio n   r an g e  an d   p r o v id es b r o ad e r   an aly s is   o f   p h is h in g   UR L s .     At  t h is   s tag e,   we  id en tifie d   7 3   UR L - b ased   f ea tu r es,  p r esen ted   in   a  s tr u ct u r ed   ta b le  th at  in cl u d es  th eir   r ef er en ce s   an d   a n   ex p lan atio n   o f   t h eir   p u r p o s e  an d   ca teg o r y :  ca teg o r ical,   co u n t,  a n d   n u m er ical  f ea tu r es  ( s ee   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  4 3 ,   No .   3 ,   Sep tem b er   20 2 6 :   9 0 8 - 9 2 7   914   T ab le  1   in   Su p p lem en tar y   1 ) .   T h ese  ex tr ac ted   f e atu r es  r ef lect  th e  co m p lex ity   o f   d etec tin g   n ew  an d   ad v an ce d   UR L - b ased   p h is h in g   attac k s .     3 . 2 . 3 .     F ea t ure  s elec t io n   Af ter   ex tr ac tin g   7 3   f ea t u r es,  we  ap p lied   Pear s o n ' s   co r r elatio n   co e f f icien t  [ 2 5 ]   to   id en ti f y   h i g h ly   co r r elate d   f ea tu r es  an d   r e d u ce   r ed u n d an cy .   Acc o r d i n g ly ,   f e atu r es  with   a  co r r elatio n   c o ef f icien t  g r ea ter   th a n   0 . 8   wer e  ex clu d ed ,   wh ile  th e  m o r e  im p o r tan t  f ea tu r es  wer e   r etain ed .   Ho wev er ,   c o r r elatio n   an aly s is   r ev ea led   th at  th e  "c o u n t_ h ttp "  a n d   "c o u n t_ h ttp s "  f ea tu r es,  as  well  as  th e  "SDT _ wo r d s _ d o t"  a n d   " SDT_ wo r d s _ s lash "  f ea tu r es,  wer e  ass o ciate d   with   "lo n g _ u r l".   R em o v in g   o r   c o m b in in g   th ese  f ea tu r es  r esu l ted   in   a  lo wer   F1 - s co r e,   in d icatin g   th at  th ey   p r o v id e  co m p lem en tar y   p r ed ict iv e  in f o r m atio n .   T h er e f o r e,   t h ese  f ea tu r es  wer e  r etain ed .   Fo llo win g   t h at,   w e  u s ed   r ec u r s iv e  f ea tu r e   elim in atio n   with   cr o s s - v alid atio n   ( R FECV)  with   XGBo o s t   as  th e  b ase  esti m ato r   to   i d e n tify   th e  o p tim al  s u b s et  o f   f ea tu r es   [ 2 6 ] .   No tab l y ,   th e   f e atu r e  s elec tio n   was  p er f o r m ed   ex cl u s iv ely   o n   th e  tr ain in g   s et  to   p r ev en t  d ata  lea k ag e,   an d   th e  s elec ted   f ea t u r e s   wer e  th en   ap p lie d   to   b o th   th e  tr ain i n g   an d   test   s ets.  Featu r es  wer e  r ec u r s iv ely   elim in ated   o n e  at  a  tim e  ( s tep   =  1 )   an d   e v alu ated   u s in g   s tr atif ied   5 - f o ld   cr o s s - v alid atio n   with   ac cu r ac y   as  th e  s co r in g   m etr ic.   T o   q u an ti tativ ely   ass e s s   th e   co n tr ib u tio n   o f   th e  s elec ted   f ea tu r es,  Gain - b ased   f ea t u r e  i m p o r tan ce   s co r es  wer e  ex tr ac ted   f r o m   th e  tr ain e d   XGBo o s t  esti m ato r   an d   an a ly ze d .   C o n s eq u e n tly ,   4 0   f ea tu r es  wer e  s elec ted   as  th e   o p tim al  s u b s et,   as  illu s tr ated   in   Fig u r e  2 .   T h e  m o s t im p o r tan t f e atu r es a r e  m ar k ed   with   an   aster is k   ( * ) ,   wh ile  t h e  d elete d   f ea tu r es   ar e  m ar k ed   with   a  p l u s   ( +)   in   th e  n o v el  tab le  ( S u p p lem e n tar y   1 ,   T a b le  1 ) .   T h e  4 0   s e lecte d   f ea tu r es  ar e   ex p lain ed   b elo w,   with   ' # F'   d en o tin g   th e  f ea t u r e  n u m b er   in   T a b le  1 .           Fig u r e  2 .   Gain - b ased   f ea tu r e  i m p o r tan ce   o b tain ed   f r o m   th e  XGBo o s t m o d el       B r an d   n am es  an d   s u s p icio u s   wo r d s :  Ph is h in g   attac k er s   f r eq u en tly   u s e  well - k n o wn   b r an d   n am es  an d   s u s p icio u s   wo r d s   in   UR L s .   Featu r e  2 F  co u n ts   th e  f r eq u e n cy   o f   b r an d   n a m es  with in   UR L s .   As  s h o wn   in   E x am p le  1   o f   a  p h is h in g   UR L   f r o m   o u r   d ataset,   th e  Pay Pa l  b r an d   is   u s ed   twice  in   d if f e r en t  p o s itio n s   with in   th e  UR L .   T h e y   also   u s e  s u s p icio u s   wo r d s   lik e   "sig n in "   to   e n t ice  u s er s   to   v is it  th e  p h is h in g   p ag e  ( s ig n in . h tm l) .   T h er ef o r e,   Featu r e   8 F  c o u n ts   th e  f r e q u en c y   o f   s en s itiv e  wo r d s   in   UR L s .   T h is   r e v ea led   t h at  th e  attac k er s   u s e  m o r e  th an   o n e  s en s itiv e  wo r d   in   a  UR L ,   wh ile  leg it im ate  UR L s   u s e   at  m o s t  o n e.   B ased   o n   o u r   d ataset,   we   o b s er v ed   th at  attac k er s   u s e  b r an d   n am es  at   th e  d o m ain   lev el  b u t  with   a  f a k e  to p - le v el  d o m ai n   ( T L D) .   T h er ef o r e,   f ea tu r e  5 5 F  d etec ts   th e  p r esen ce   o f   b r an d   n am es in   a  UR L .   Als o ,   f ea tu r e  3 5 F  co u n ts   th e  n u m b er   o f   tim es  co n s ec u tiv e  ch ar ac ter s   ar e  r ep ea ted   in   UR L s ,   s u ch   as   ' p ay p al. co m '   to   ' p ay p all. co m ' .   Du e  to   th e   in h e r en t  r e p etitio n   o f   ch ar ac ter s   in   UR L   k ey wo r d s ,   we  h a v e  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       UR L - b a s ed   p h is h in g   d etec tio n   u s in g   X GB o o s t wi th   en g in ee r ed   fea tu r es  ( Ja w a h er A lh a r b i )   915   in ten tio n ally   e x clu d ed   p r o to c o l  in d icato r s   s u c h   as  HT T P,  HT T PS ,   an d   W W W .   T h is   ap p r o ac h   ca n   s u p p o r t   ef f icien t d etec tio n   o f   p h is h in g   attac k s .   T o p - lev el   d o m ai n   ( T L D) :   C y b er cr im in als  u tili ze   T L Ds  t o   cr ea te   UR L s   th at  ap p ea r   l eg itima te.   Netc r af t  [ 2 7 ]   id en tifie d   5 0   T L Ds  ass o ciate d   with   p h is h in g   at tack s ,   f o r   e x am p le,   ( . s h o p ,   . t o p ,   . cf d ,   an d   . clo u d ) .   Fu r th er m o r e ,   th ey   h ig h lig h ted   h o w  attac k er s   ex p lo ited   n ew   T L Ds  r elea s ed   b y   Go o g le  in   Ma r ch   2 0 2 3   [ 2 8 ] ,  n o tab ly   th e  T L Ds  with   n am es  s im ilar   to   f ile  e x ten s io n s ,   s u ch   as  ' . zip   ' an d   ' . m o v ' .   T h ese  d o m ain s   we r e  s u b s eq u en tly   ass o ciate d   with   b r an d   n a m es  an d   s en s itiv e  wo r d s   to   attr ac t  u s er s   [ 2 9 ] .   T h er e f o r e,   we  d ev elo p ed   f ea tu r e  5 3 F to   d etec t sen s itiv e  wo r d s   ass o ciat ed   with   s u s p icio u s   T L Ds.   Featu r es   7 F  an d   6 F  co u n t  th e   f r eq u en c y   o f   T L Ds  in   h o s tn am es  an d   ex ten s io n s   ( s u ch   as  . h tm l  an d   . p h p )   ap p ea r in g   in   th e  p ath   p o r tio n   o f   a  UR L .   Attack er s   u s e  th e  T L D  ' co m '   b ec au s e  it   is   f r eq u e n tly   u s ed   in   leg itima te  UR L s .   As  s h o wn   in   E x am p le  1 ,   a  p h is h in g   UR L   f r o m   o u r   d ataset  s h o ws  th e  f r e q u en cy   o f   t h e  ' co m '  in   th e   h o s tn am e   an d   p ath   p o r t io n s .   T h e r ef o r e ,   Featu r e   3 F   tr ac k s   th e  f r eq u en cy   o f   th e   ' co m '   T L D  ap p ea r i n g   in   UR L s .   E x am p le  1 :   h ttp ://www. asas k o f o r d h a m . co m / p ay p al/w ww. p ay p al. co m /s ig n i n . h tm l .   Sp ec ial  ch ar ac ter s :   Ph is h in g   UR L s   o f ten   u s e  s y m b o ls   s tr ateg ically   to   ex p lo it  b r o wser   b eh av io r .   B ased   o n   o u r   an aly s is ,   p h is h i n g   UR L s   ex ce s s iv ely   u s e  th e  '@ '   s y m b o l  ac r o s s   m u ltip le  U R L   p ar ts ,   as  s h o wn   in   E x am p le  2   o f   a  p h is h in g   U R L   f r o m   o u r   d ataset.   As  a  r es u lt,  f ea tu r e  4 F  co u n ts   th e  n u m b er   o f   tim es  th e  '@ '  s y m b o l a p p ea r s   in   a  UR L .   E x am p le  2 :   h ttp s ://p r ev en tin g o v er d iag n o s is . n et/@ @ / Glo b alSo u r ce s /?em ail=a b u s e@ ch ase . co m .   Ad d itio n ally ,   we  e x am in ed   th e  o cc u r r en ce s   o f   s y m b o ls   s u ch   as  ' - '   ( 2 5 F)  in   h o s tn am es  an d   ( 2 4 F)  in   q u er y ,   w h ile  ' / '   ( 3 4 F),   an d   ' //'   ( 6 4 F)  in   th e  p ath ,   an d   ' . '   ( 2 3 F),   ' % '   ( 2 9 F),   ' _ '   ( 2 2 F),   ' : '   ( 5 6 F), ' # '   ( 1 5 F),   ' ? '   ( 2 8 F)   ac r o s s   all  UR L   p ar ts .   Fu r th er m o r e,   p h is h in g   UR L s   m ay   em p lo y   m u ltip le  en c o d in g   tech n i q u es,  s u ch   as  s in g le  o r   d o u b l e  p er ce n t - e n co d i n g ,   to   h id e  s u s p icio u s   p atter n s   o r   b y p ass   m ec h an is m s   th at  r ely   o n   b asic  UR L   ch ar ac ter is tics .   I n   th e  p h is h in g   d ataset,   we  n o ticed   th at  h ac k er s   u s e  th e  q u esti o n   m ar k   ( ? )   in   an   e x ce s s iv ely   en co d ed   way ,   r ep lacin g   it  with   ' %3 f '   in   U R L s .   T h er ef o r e,   f ea tu r e  9 F  co u n ts   en co d e d   q u esti o n   m ar k s   in   a  UR L .   Ou r   an aly s is   r ev ea led   th at  attac k er s   also   u s e  th e  n o n - s tan d ar d   d ir ec to r y   s y m b o l ' /'   w it h in   th e  q u e r y   p ar t,   as  s h o wn   in   E x a m p le  3 .   T h er ef o r e,   f ea tu r e   3 2 F  co u n ts   th e   o cc u r r en ce s   o f   t h e  ' /'   s y m b o l  in   t h e  q u er y   p a r t.   E x am p le  3 :   h ttp s ://6 4 5 1 7 3 d 6 9 d 7 d d a0 e6 4 b 5 d f e6 . t r k . m ailch ef . 4 d em . it/t tn . p h p ?p =e 6 0 d 4 4 f 0 4 9 b 0 3 3 5 f 0 f 4 2 5 6 5 6 5 b 9 6 7 9 4 4 /8 0 4 s /7 cld /r s /r s /r s /r t/h ttp s ://co m p - ass y s t.c o m //o r g b k - b /C lien t/co n n ex i o n . h tm l.   Qu er y   s tr in g s   p lay   a  cr u cial  r o le  in   tr an s m itti n g   d ata  to   t h e  s er v er   with in   th e  UR L .   T h er e f o r e,   f ea tu r e   1 0 F  co u n ts   th e   p ar am ete r s   in   th e  UR L s '   q u er y   p ar ts .   I n   a d d itio n ,   f ea tu r e   2 6 F  co u n ts   a   s p ac e  ' %2 0 '   with in   UR L s .   B ased   o n   o u r   d ataset,   we  f o u n d   t h at  attac k er s   cr ea te   co m p lex   UR L s   b y   u s in g   d o u b le - en co d e d   s p ac es,  ad d in g   th e  p r ef ix   ' %2 5 ' ,   wh ich   r esu lts   in   ' %2 5 2 0 ' .   Ho wev e r ,   p r e v io u s   r esear c h   h as  n o t  wid ely   d o c u m en ted   th is   tech n iq u e  as  a   s tr o n g   in d icato r   o f   p h is h in g   d etec tio n .   Ou r   m eth o d o lo g y   d o es  n o t  d e ter m in e  a  th r esh o ld   f o r   class if y in g   UR L s ,   a s   n o   s p ec if ic,   r eliab ly   in d icate d   p h i s h in g   b eh av io r   ex is ts .   T o   en s u r e  h ig h   ex tr ac tio n   ac cu r ac y ,   we  e x clu d ed   th e  co l o n   in   th e   p r o t o co l p a r t,  e. g . ,   '   HT T P:/ / '   o f   th e  UR L .     Pu n y co d e:   T h e  i n ter n atio n aliz ed   d o m ain   n a m es   ( I DNs)  tech n o lo g y   e n ab les  u s er s   to   r eg is ter   d o m ain   n am es  in   th ei r   lo ca l   lan g u a g e s   b y   a d d in g   th e   p r ef i x   ' x n -- '   a t  th e  b e g in n in g   o f   th e   UR L   [ 3 0 ] .   T h e  r esear c h er s   in   [ 3 1 ] ,   [ 3 2 ]   ex tr ac te d   th e   Pu n y co d e   f ea tu r e ,   an d   o n ce   p r es en t,  th e  UR L   is   class if ied   as  p h is h i n g .   B ased   o n   o u r   d ataset,   we  f o u n d   m an y   le g itima te  UR L s   th at  co n tain   Pu n y co d e  o n ly   o n ce   in   t h e  h o s tn am e,   m ea n in g   th at   ju d g in g   a  UR L   b ased   o n   t h e  ap p ea r a n ce   o f   Pu n y co d e   i n cr ea s es  th e  r ate  o f   f alse  p o s itiv es.  C o n v er s ely ,   attac k er s   u s e  m u ltip le  Pu n y c o d es  ( x n - - )   i n   a  UR L ,   as  s h o wn   in   E x am p le  4   f r o m   o u r   d ataset,   in d icatin g   an   attem p t  to   co m p licate  th e  UR L   b y   en co d in g   d i f f er en t  p ar ts   o f   th e  h o s tn am e.   As  a  r esu lt,  i n   o u r   m et h o d o l o g y ,   we  u s ed   f ea tu r e  5 F to   co u n t th e  n u m b er   o f   o cc u r r en ce s   o f   Pu n y co d e  ( x n -- )   with in   t h e  h o s tn am e  in   UR L s .   I t i s   wo r th   n o tin g   th at  p r ev io u s   s tu d ies  h av e  n o t   ex tr ac ted   th is   f e atu r e  in   th is   way .   Fu r th er m o r e,   th er e   is   a  lack   o f   r ec en t  s tu d ies  o n   ex tr ac tin g   an d   ac cu r ately   a n aly zin g   t h e  Pu n y co d e  f ea tu r e  to   d etec t  p h is h in g   attac k s .   E x am p le  4 :   h tt p ://wtp f y cin 2 - xn -- f f g y 3 s o d - xn ---- c 1 ac 4 b x c - xn ---- p 1 ai. tr an s late. x n -- c1 ac 4 b x c. x n -- p 1 ai .   Po r t  n u m b e r   an d   p r o to c o ls   ( HT T P  an d   HT T PS ) :  Secu r ity   m ec h an is m s   m o n ito r   k n o wn   p o r ts ,   s u ch   as  8 0   f o r   HT T P  an d   4 4 3   f o r   HT T PS ,   to   en s u r e  n etwo r k   s ec u r ity .   Featu r e   7 2 F   r etu r n s   th e   p o r t  n u m b e r   in   an y   UR L   p ar t.  B ec au s e  th e  attac k er s   ex p lo it  m ix ed   co n ten t  tec h n iq u es  to   h id e  n o n - s tan d a r d   p o r ts ,   s u ch   as  8 0 8 1 ,   as  s h o wn   in   E x am p le  5   o f   a  p h is h in g   UR L   f r o m   o u r   d ataset.   Ph is h in g   UR L s   o f ten   co n tain   m u ltip le  p r o to c o ls   in   a  s in g le  UR L ,   u n lik e   leg it im ate  o n es.  As  s h o wn   in   E x am p le  6 ,   a   p h is h in g   UR L   f r o m   o u r   d ataset,   th e   attac k er s   u s e  HT T PS   th r ee   ti m es  in   a  s in g le  UR L .   T h er ef o r e,   f ea tu r es  3 0 F  an d   3 1 F  m ea s u r e  th e  o cc u r r e n ce s   o f   HT T P  an d   HT T PS   p r o to co ls   in   UR L s .   T o   en s u r e  th at  th ese  f ea tu r es  ar e  ex tr ac ted   ac c u r ately ,   we  u s ed   t h e   co m p lete  p r o t o co l  f o r m ats  ( ' h ttp ://'   an d   ' h ttp s :// ' )   to   en s u r e  th e  in teg r ity   o f   t h e  r esu lt  an d   av o id   c o n f u s io n .   E x am p le  5 :   h ttp s ://www. g o o g le. co m /u r l? q =h ttp ://www. cu s to m er - p o r tal. i n f o :8 0 8 1 ?r i d %3 D9 2 3 6 0 Z X%2 6 p co d e%3 Dp Z tN   T & s o u r ce =g m ail - im a p & u s t=1 6 6 4 9 5 3 3 7 7 0 0 0 0 0 0 & u s g =A Ov Vaw 0 v p jeHQBH1 n m l - Z m W q AQm 2 .   E x am p le  6 :   h ttp s ://www. b lo g g er . co m /n a v b ar . g ?tar g etB lo g I D \ x 3 d 5 3 7 3 5 8 2 2 8 1 5 4 2 0 8 1 4 9 9 \ x 2 6 b lo g Na m e \ x 3 d ca r r o r o s a   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4 7 5 2   I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci ,  Vo l.  4 3 ,   No .   3 ,   Sep tem b er   20 2 6 :   9 0 8 - 9 2 7   916   b r ea s \ x 2 6 p u b lis h Mo d e \ x 3 d PUB L I SH_ MO DE _ B L OG SP OT \ x 2 6 n a v b ar T y p e \ x 3 d B L UE \ x 2 6 lay o u tTy p e \ x 3 d   C L ASSI C \ x 2 6 s ea r ch R o o t \ x 3 d h ttp s ://car r o r o s ab r ea s . b lo g s p o t.c o m /s ea r ch \ x 2 6 b lo g L o ca le \ x 3 d p t_ B R \ x26v   \ x3d2 \ x 2 6 h o m ep a g eUr l \ x 3 d h ttp s ://car r o r o s ab r ea s . b lo g s p o t.c o m / \ x 2 6 v t \ x 3 d 2 1 7 7 3 3 3 6 6 7 4 6 8 6 5 2 9 1 4 .   T h e  av er ag e  wo r d   len g th :   Fe atu r e  6 5 F  ca lcu lates  th e  av er ag e   wo r d   len g th   i n   th e  h o s tn am e  p ar t  o f   UR L s .   T h is   is   a  v alu ab le  f ea tu r e  f o r   d etec tin g   p h is h in g   at tack s .   I t  h elp s   d etec t  an o m ali es  ass o ciate d   with   p h is h in g   web s ites .   Stan d ar d   d ev iatio n   ( STD) :   Me asu r in g   t h e  s tan d ar d   d e v iatio n   o f   v ar ia b ilit y   in d icate s   h o w   f ar   w o r d   len g th s   in   UR L s   d e v iate  f r o m   th e   av er ag e .   I n   o u r   r esear ch ,   we  ex tr ac te d   th e   s tan d ar d   d ev iatio n   in   two   way s .   T h e  f ir s t  i s   th r o u g h   f ea tu r e  6 6 F,  wh ich   m ea s u r es  th e  STD  o f   wo r d   len g th s   s ep ar ated   b y   d o ts ,   s u ch   as  d o m ain   a n d   f ile  n am es.  T h e  s ec o n d   f ea t u r e  is   6 7 F,  wh ic h   m ea s u r es  th e  STD  o f   wo r d   l en g th s   s ep ar ated   b y   th e  s lash   ' / '   s y m b o l,  s u ch   as  wo r d s   in   th e  p ath .   As  a  r esu lt ,   b o th   f ea tu r es  r e v ea led   u n u s u al  n u m er ical  v al u es  an d   a  lar g e   d is p er s io n   in   p h is h in g   UR L s   co m p ar ed   t o   th eir   le g itima te  co u n ter p ar ts .   UR L   e n tr o p y :   T h e  f ea tu r e   7 0 F  m ea s u r es  th e  lev el  o f   r a n d o m n ess   in   UR L   co n ten t.  T h is   f ea tu r e  is   im p o r tan t  b ec au s e  m an y   p h is h in g   UR L s   co n tain   o b f u s ca ted   ch ar ac ter s   to   d ec eiv e  u s er s .   Dig its   in   a   UR L :   Featu r e  6 8 F  ca lcu lates  th e  r atio   o f   n u m b er s   to   letter s   in   a  h o s tn am e,   wh ich   h el p s   d etec t  p h is h in g .   Ad d itio n ally ,   f ea tu r e  3 6 F  m e asu r es  th e  n u m er ic  co n ten t  in   UR L s ,   a s   a  h ig h   n u m b er   o f   n u m b er s   in   UR L s   in d icate s   a  p h is h in g   attem p t.  B ased   o n   o u r   an aly s is   o f   th e  p h is h in g   d ataset,   we  cr ea ted   f ea tu r e  3 3 F  to   co u n t   th e  n u m b er   o f   ze r o s   in   t h e  h o s tn am e,   wh ile  f ea tu r e   3 8 F c o u n ts   th e  n u m b er s   in   t h e  q u e r y   p a r t.   UR L   len g th :   L eg itima te   UR L s   r ely   o n   s h o r t  h o s tn am es  to   m ak e   th em   ea s y   to   u s e.   I n   co n tr ast,  attac k er s   u s e  lo n g   h o s tn am es  to   co n f u s e  th eir   tar g ets.  T h e r ef o r e,   we  cr ea ted   f ea tu r e  6 9 F,  wh ich   ca lcu lates  th e  len g th   o f   th e   h o s tn am e   to   i d en tify   p h is h in g   a d d r ess es  with o u t  s et tin g   a   th r esh o ld .   B ec au s e  s p ec if y in g   a  th r esh o ld   m ay   ca u s e  m is class if icatio n   [ 3 3 ] .   Als o ,   u s in g   l o n g   wo r d s   in   t h e  p ath   p ar t  is   a  c o m m o n   tech n iq u e  i n   p h is h in g   attac k s   f o r   o b f u s ca tio n   p u r p o s es.  Acc o r d in g l y ,   f ea tu r e  7 1 F  m ea s u r es  th e  len g th   o f   th e  lo n g est  wo r d   in   th e  UR L ' s   p ath .     I t  is   also   im p o r tan t   to   m ea s u r e   th e  le n g th   o f   th e   en tire   UR L .   B ased   o n   o u r   d ataset  an aly s is ,   we  f o u n d   th at  th e  lo n g est  p h is h in g   UR L   ex ten d s   to   6 0 9 7   c h ar ac ter s .   Sin ce   we  r ely   o n   b r o wser   r esp o n s es  to   leg itima te   UR L s ,   th e  lo n g est  leg itima t e  UR L   ex ten d s   to   1 2 7 6   ch a r ac ter s .   T h er ef o r e ,   we  cr ea ted   f ea t u r e  7 3 F  to   ca lcu late   th e  len g th   o f   UR L s   with o u t  s ettin g   a  p r e d ef in ed   class if icati o n   th r esh o ld .   C o n tr a r y   to   s tu d ies  [ 1 2 ] ,   [ 3 3 ] ,   [ 3 4 ] ,   an d   [ 3 5 ] ,   wh ich   s et  d if f er en t  th r esh o ld   v alu es  f o r   UR L   len g th s ,   th e  f o llo win g   v alu es  ar e   u s ed :  5 4 ,   2 0 0 ,   7 6 ,   an d   7 4   ch a r ac ter s ,   r esp ec tiv el y .   E x ce e d in g   th ese  v alu es  is   co n s id er ed   p h is h in g .   T h ese  d if f er en ce s   in   cr iter ia   h ig h lig h t  th at  th er e  is   n o   u n if o r m   s tan d ar d   f o r   ev al u atin g   UR L   len g th s   to   d eter m in e   wh eth er   th ey   ar e  p h is h in g .   Ou r   ap p r o ac h   h elp s   d is tin g u is h   b etwe en   le g itima te  an d   p h is h in g   UR L s   b ased   o n   th eir   d if f e r en t   len g th s ,   wh ich   ar e   class if ied   ac co r d in g   to   th e  m o d el' s   p r ed ictio n .   I PF S:   T h e  I PF S  p r o to co l  is   u s ed   f o r   d ec en tr alize d   f ile  u p lo a d in g ,   s h ar i n g ,   a n d   ac ce s s   [ 3 6 ] .   Ph is h in g   web s ites   h o s ted   o n   I PF S  ar e  s im ilar   to   tr ad itio n al   p h is h in g   web s ites   ex ce p t  th at  th ey   u s e  a  h ash   v alu e   f o r   th e  co n ten t  in s tead   o f   a  d o m ain   n a m e,   m ak in g   it d if f icu lt to   tr ac e   th e  s o u r ce   o r   v e r if y   th e  p u b lis h er ' s   id en tity .   Ou r   an aly s is   o f   o u r   d ataset  r e v ea led   th at   attac k er s   u s e  d o u b le  e n co d in g   o f   I PF S - h o s ted   web p a g e  UR L s   to   b y p ass   d etec tio n   s y s tem s ,   as  illu s tr ated   in   E x am p le  7 .   T h er ef o r e,   f ea tu r e  4 7 F  d etec ts   th e   p r es en ce   o f   a  web s ite  h o s ted   o n   I PF S  an d   a n aly s es  its   UR L   en co d in g   lev el.   Do u b le - en co d e d   UR L s   ar e  class if ie d   as  p h is h in g ,   wh ile   u n en co d ed   o n es a r e  class if ied   as su s p icio u s ; o th er wis e,   th ey   ar e  class if ied   as leg itima te.   T h e  liter atu r e  h as n o t  ex ten s iv ely   an aly ze d   th is   f ea t u r e  f o r   d etec tin g   p h is h in g   atta ck s ,   a  cr u cial  asp ec t  th at  wa r r an ts   f u r th er   r esear ch   to   m itig ate  p h is h in g   t h r ea ts .   E x am p le  7 :   h ttp s ://b z9 0 7 . in f u r a - ip f s . io /ip f s /Qm W S4 Mu PNGm KFeVh 4 v Gn 4 d E SX3 B 7 b zm P HwM b t1 Mh Sh G6 p Q?g ab r ie% 2 5 0 0 %2 5 1   Dv %2 5 0 0 %2 5 1 0 %2 5 2 6 %2 5 2 3 1 3 1 %2 5 3 B %2 5 1 0 Q%2 5 2 6 %2 5 2 3 1 3 5 %2 5 3 B %2 5 2 0 %2 5 2 6 %2 5 2 3 1 4   6 %2 5 3 B %2 5 2 6 %2 5 2 3 1 3 9 %   FHD:   Fre e  s er v ice  p r o v id er s   p r o v id e  th eir   u s er s   with   s ec u r e  s o ck ets lay er   ( SS L )   ce r tific ates a n d   tr u s ted   T L Ds  s u ch   as  ' co m ' ,   wh ich   en ab les  attac k er s   to   b y p ass   d etec tio n   m ec h an is m s   ea s ily .   W e  d ev elo p ed   a  f ea tu r e  5 7 F  t o   d etec t  p h is h in g   UR L s   h o s ted   o n   FHDs   an d   as s o ciate d   w ith   s en s itiv e  wo r d s .   I n   o u r   r esear ch ,   we  co llected   a  lis t  o f   2 6   FHDs   d er iv ed   f r o m   th e  s tu d y   [ 3 7 ]   an d   o u r   d atas et.   W e  ca r ef u lly   ex tr ac ted   FHDs   to   av o id   f alse  p o s itiv es  b y   in clu d in g   th e  T L Ds  th at  f r ee   h o s tin g   s er v ices  p r o v id e   to   th eir   u s er s ,   in d ica tin g   th at  it  is   in d ee d   f r ee   h o s tin g .   Fo r   ex a m p le,   X 1 0 h o s tin g   o f f er s   f r ee   h o s tin g   s er v ices,  s u ch   as  elem en tf x . co m ,   x 1 0 . m x ,   an d   x 1 0 . b z .   Als o ,   we  d etec ted   1 7 4   s en s itiv e  k ey wo r d s   in   v ar i o u s   lan g u ag es  r elate d   to   f r ee   h o s tin g ,   in clu d in g   Fre n ch ,   I talian ,   E n g lis h ,   T u r k is h ,   I n d o n esian ,   Ger m an ,   a n d   o th er s .   E x am p le  8 ,   o b s er v ed   v ia  o u r   d ataset  an aly s is ,   s h o ws  a   UR L   h id in g   th e  Fre n ch   p h r ase  "p ay ez   v o tr e  f ac tu r e" ,   wh ich   m ea n s   ( p ay   y o u r   b ill,  in   E n g lis h ) .   Fu r th er m o r e,   attac k er s   u s e  th e   n am es  o f   g o v e r n m en t  en titi es  to   tr ic k   u s er s   i n to   r e v ea lin g   th eir   cr ed en tials .   E x am p le  9 ,   f r o m   o u r   d ataset,   s h o ws  a  UR L   im p er s o n atin g   th e   Sau d i   Min is tr y   o f   Fin a n ce   ( m o f . g o v . s a)   o n   f r ee   h o s tin g   ' f ir eb aseap p . co m ' .   E x am p le  8 :   h ttp s ://s ites . g o o g le. co m /v ie w/p ay - ez - vo - tr e - fa - ctu r e .   E x am p le  9 :   h ttp s ://mo f - g o v . f ir eb aseap p . co m /   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esian   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:   2502 - 4 7 5 2       UR L - b a s ed   p h is h in g   d etec tio n   u s in g   X GB o o s t wi th   en g in ee r ed   fea tu r es  ( Ja w a h er A lh a r b i )   917   3 . 3 .     Appl ied m a chine le a rning   ( M L )   a lg o rit hm s   T h is   s ec tio n   r ev iews  th e  m o d els  ad o p ted   in   th is   s tu d y .   As  s h o wn   in   Fig u r e  1 ,   we  e v alu a ted   s ev en   ML   class if ier s .   T h e  test ed   alg o r ith m s   in clu d ed   s tan d alo n e  class if ier s ,   s u ch   as  a  d ec is io n   tr ee   [ 3 8 ]   a n d     KNN   [ 3 9 ] .   Ad d itio n ally ,   we   ev alu ated   s ev er al  lear n in g   m eth o d s ,   in clu d i n g   en s em b le   lear n in g ,   s u ch   as     RF   [ 4 0 ] ,   Ad aBo o s t   [ 4 1 ] ,   XGBo o s t   [ 4 2 ] ,   an d   L ig h tGB M   [ 4 3 ] .   E n s em b le   lear n in g   tec h n iq u e s   o f ten   o u tp e r f o r m   in d iv id u al  ML   m o d els  b y   co m b in in g   p r e d ictio n s   f r o m   m u ltip le  m o d els,  th u s   a d d r ess in g   th e  lim itatio n s   o f   s in g le  ML   m o d els  an d   le v er a g in g   t h eir   s tr en g th s   to   im p r o v e  class if icatio n   p er f o r m a n ce   [ 4 4 ] .   W e  also   tr ain e d   an   ML P  [ 4 5 ]   c o n s is tin g   o f   an   in p u t  la y er ,   o n e   o r   m o r e   h id d en   lay e r s ,   an d   an   o u tp u t  lay er .   Ad d itio n ally ,   it   r elies  o n   n o n - lin ea r   f u n ctio n s ,   s u ch   as  R eL U  an d   Sig m o id ,   to   p r o ce s s   d ata  an d   ex tr a ct  p atter n s .   I n   o u r   ex p er im en ts ,   th e  m o d els  ex h ib it  v ar y in g   lev els  o f   p r ed icti o n   ac cu r ac y .   B elo w,   we  ex p lain   th e  ev alu atio n   m etr ics.     3 . 3 . 1 .   E v a lua t io n pa ra m et er s   Af ter   tr ain in g   th e  m o d els,  p er f o r m a n ce   m etr ics  wer e  ap p lied   to   d eter m in e  th e  b est - p er f o r m in g   m o d el.   T h e  m ain   p er f o r m an c e  m etr ics  in clu d e  ac cu r ac y ,   p r ec is io n ,   r ec all,   F1 - s co r e,   an d   d etec tio n   tim e.   T h e   ev alu atio n   m etr ic s   ar e  b ased   o n   a  co n f u s io n   m atr ix ,   wh ich   s u m m ar izes  co r r ec tly   a n d   in co r r ec tly   p r ed icted   ca s es.  T h e  co n f u s io n   m atr ix   h as f o u r   o u tco m es:   −   T r u e  p o s itiv e  ( T P):  T h e  to tal  n u m b er   o f   p h is h in g   UR L s   co r r e ctly   class if ied   as p h is h in g .   −   T r u e  n e g ativ e  ( T N) : T h e  to tal  n u m b er   o f   le g itima te  UR L s   co r r ec tly   class if ied   as leg itima te.   −   Fals e  p o s itiv e  ( FP ) : T h e  to tal  n u m b er   o f   le g itima te  UR L s   in co r r ec tly   class if ied   as p h is h in g .   −   Fals e  n eg ativ e  ( FN) : T h e  to tal   n u m b e r   o f   p h is h in g   UR L s   in co r r ec tly   class if ied   as leg itima te.   Fro m   th ese  o u tco m es,  p e r f o r m an ce   m etr ics  ca n   b e  ca lcu la ted   to   d eter m in e  t h e  b est - p er f o r m in g   m o d el.   T h e   f o llo win g   ar e   th e  m ain   p er f o r m an ce   m etr ics:   Acc u r ac y : Ratio   o f   co r r ec t p r e d ictio n s   to   th e  to tal  n u m b er   o f   p r ed ictio n s ,   as in   ( 1 )     A c c ura c y = TP + TN TP + TN + FN + FP       ( 1 )     Pre cisi o n : Ratio   o f   co r r ec tly   p r ed icted   p o s itiv e  o b s er v atio n s   ( UR L s   d etec ted   as p h is h in g )   t o   th e  to tal  p r ed icted   p o s itiv es ( p h is h in g   UR L s ) ,   as in   ( 2 )     Pr e c ision =  TP + FP             ( 2 )     R ec all: Ra tio   o f   co r r ec tly   p r ed icted   p h is h in g   UR L s   to   all  ac tu al  p h is h in g   UR L s ,   as in   ( 3 )     R e c a l l =  TP + FN     ( 3 )     F1 - s co r e:  Har m o n ic  m ea n   o f   p r ec is io n   an d   r ec all  b alan cin g   b o th   r ec all  an d   p r ec is io n ,   as in   ( 4 )     F1 = 2 ∗ Pr ecis i o n ∗ Recal l Pr ecis i o n + Recal l     ( 4 )     Dete ctio n   tim e:  T h e  tim e  r eq u ir ed   to   class if y   a  p h is h in g   UR L   is   m ea s u r ed   in   m illi s ec o n d s   o r   s ec o n d s ,   in d icatin g   m o d el  ef f icien cy .  R ec eiv er   o p e r atin g   c h ar ac ter is tic  ar ea   u n d er   th e  cu r v e  ( R OC - AUC):  T o   ev alu ate   th e  m o d el' s   ab ilit y   to   d is tin g u is h   leg itima te  UR L s   f r o m   p h is h in g   UR L s   ac r o s s   d if f er en t  class if icatio n   th r esh o ld s .       4.   E XP E R I M E N T   S E T UP   A N D  RE SU L T S   T h is   s ec tio n   p r esen ts   th e  e x p er im en tal  s etu p   an d   p er f o r m an ce   r esu lts   o f   all  ev alu at ed   m o d els,  f o llo wed   b y   an   a b latio n   s tu d y   to   ev alu ate  th e  e f f ec t o f   f ea tu r e  s elec tio n   o n   th e  p r o p o s ed   X GB o o s t m o d el.     4 . 1 .     E x perim ent a l set up     T o   o p tim ize  m o d el  p e r f o r m a n ce ,   we  u s ed   Gr id Sear ch C V  with   3 - f o ld   cr o s s - v alid atio n   [ 4 6 ]   o n   th e  tr ain in g   s et  f o r   th e  tr ad itio n al  ML   class if ier s   to   id en tify   o p ti m al  p ar am eter s .   T h e  o p tim al  h y p er p ar am eter s   f o r   ea ch   m o d el  wer e   s elec te d   b a s ed   o n   th e  h ig h est  cr o s s - v alid atio n   ac c u r ac y .   No tab ly ,   w e  ex ec u ted   s ev er al   ex p er im en ts   with   th e  KNN  m o d el,   wh e r e  its   p e r f o r m an ce   d ep en d s   o n   t h e  n u m b e r   o f   n ea r est  n eig h b o r s   ( k ) .   Usi n g   o d d   n u m b er s   f o r   ( k )   is   h elp f u l  f o r   b in ar y   class if icatio n   d atasets ,   as   it  p r ev en ts   tie  v o tes  b etwe en   n eig h b o r s   an d   en s u r es  th at   th e  m ajo r ity   d ec is io n   is   clea r ly   d ef in ed   [ 4 7 ] .   T h er ef o r e,   we  te s ted   k   =  1 ,   3 ,   an d   5   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.