Сочинение на тему Фишинговые атаки в социальных сетях

Было создано множество прикладных систем, и было проведено множество исследований для обнаружения подозрительных слов, сообщений, чата, профиля, спама в электронной почте, вредоносного веб-содержимого URL, а также для обнаружения фишинговых атак в социальных сетях. Социальный подход к обнаружению спама или вредоносных программ в Facebook, Twitter, Myspace основывался на информации, найденной в социальных сетях, путем выявления или обнаружения вредоносных URL-ссылок, сообщений электронной почты со спам-контентом, подозрительных слов из изображений и видеотекста.

Существует несколько приложений, которые обнаруживают подозрительные слова, встроенные в изображения или видео, с помощью методов обработки изображений и поиска изображений. Предыдущие исследования мониторинга сообщений, отправленных через сайты социальных сетей и мгновенных сообщений. Разработанная структура, которая предотвращает, предсказывает, обеспечивает подтверждение профиля кибератак, когда подозрительные сообщения отправляются между пользователями, но не обнаруживает подозрительные сообщения в короткой форме и в форме закодированных слов, отправляемых через IM и SNM в режиме реального времени. Они также не могут обнаружить подозрительные слова во всех видах длинных и коротких слов и закодированных слов, встроенных в содержимое изображения.

Мохд Махмуд Али, Хаджа Моизуддин Мохд и Лакшми Раджамани – исследователи, которые обнаружили структуру SMD для обнаружения подозрительных слов в сообщениях, хранящихся в базе данных после того, как пользователи общались через социальные сети {Ali2014}. Эта статья не была сфокусирована на закодированных словах и коротких сообщениях чата. Это должно было предотвратить, предсказать и предоставить доказательства подозрительных слов и отслеживания профиля совершенного преступления индивидуума или группы и сообщить об этом в отдел электронных преступлений. Однако используемые подходы, такие как извлечение данных, структура онтологий, семантически разделяли тексты веб-сайтов с помощью базы данных Word Net на различные атрибуты категорий угроз, например: убийство, похищение людей и сексуальные действия {Ali2014}. Но онтология не часто обновлялась новыми кодовыми словами, которые обнаруживаются с использованием подхода интеллектуального анализа данных.

Раджамани, Лакшми Али, Мохаммед Махмуд Рашид, Мохаммед Абдул представили систему, разработанную с использованием концепции защищенного текста, которая распознает подозрительные сообщения, которые побуждают незаконные перемещения преступников. Платформа не была сконцентрирована на защите сообщений с использованием методов шифрования и, кроме того, не фокусируется на коротких сообщениях. В этой статье приводятся различные соображения, касающиеся расчета основ и алгоритма приоритета {Rajamani2013}.