Development of intelligent tool for phising email detection

• Autor(a) principal: Pires, Marcos da Silva Neto Abranches
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10773/25890
• topic: phishing emails; machine learning; feature selection; random forest

Emails de Phishing são um tipo de ataque comum na internet que resultam no roubo de informação confidencial de utilizadores como contas bancárias, dados privados, logins pessoais ou de identidade. O objetivo desta tese de mestrado passou por desenvolver uma ferramenta inteligente baseada em abordagens com aprendizagem automática para filtrar este tipo de emails malignos. O projeto foi feito em cooperação com a E-goi, empresa de automação de marketing multicanal. A primeira etapa do projeto foi a de selecionar aspectos característicos dos emails de modo a poder diferenciar entre emails de phishing e normais. O conjunto final destas características foi escolhido depois de um estudo minucioso da literatura e das necessidades da empresa. O passo seguinte foi a escolha de um algoritmo eficiente para a deteção de emails de phishing. Como a tarefa foi considerada um problema de classificação, vários algoritmos de aprendizagem automática foram testados (SVM, DT, Random Forest, Boosted Trees). Um grande desafio que foi deparado durante o desenvolvimento foi o da falta de dados categorizados, mais especificamente do tipo de phishing. Para tentar contornar o problema, o sistema de detação de phishing foi construído com ajuda de dados (emails) publicamente disponíveis. De modo a facilitar a implementação de um protótipo na empresa E-goi, foi desenvolvida uma ferramenta web para categorizar a colecionar emails. Este sistema permite a pessoal autorizado da empresa a fazer a categorização on-line de emails adquiridos.