МЕТОДИ МАШИННОГО ТА ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ШКІДЛИВИХ URL-АДРЕС: СУЧАСНИЙ СТАН ТА ПЕРСПЕКТИВИ РОЗВИТКУ

Володимир Юрійович Лесик


DOI: http://dx.doi.org/10.30970/vam.2026.36.14064

Анотація


У статті проведено систематичний огляд сучасних наукових публікацій, присвячених проблематиці виявлення шкідливих URL-адрес за допомогою технологій штучного інтелекту. Проаналізовано еволюцію підходів: від застарілих методів чорних списків та евристичних правил до високоефективних моделей машинного та глибокого навчання. У роботі детально класифіковано ознаки (лексичні, хостові, контентні та зовнішні), які є основою для навчання сучасних класифікаторів, та оцінено їхній вплив на точність детекції. Особливу увагу приділено аналізу новітніх трендів, зокрема застосуванню архітектур трансформерів та великих мовних моделей. На основі проведеного аналізу літератури визначено перспективні вектори подальших досліджень, а саме розробку адаптивних моделей для автоматичного формування кореляційних правил та динамічного зважування ознак у реальному часі.

Повний текст:

PDF

Посилання


1. Sahoo D. Malicious URL Detection using Machine Learning: A Survey / D. Sahoo, C. Liu, S. C. H. Hoi. – arXiv preprint arXiv:1701.07179, 2017.

2. Aljabri M. Detecting Malicious URLs Using Machine Learning Techniques: Review and Research Directions / M. Aljabri et al. – Journal of Computer Networks and Communications, vol. 2021, 2021.

3. Tian Y. From Past to Present: A Survey of Malicious URL Detection Techniques, Datasets and Code Repositories / Y. Tian, Y. Yu, Z.Wang et al. – arXiv preprint arXiv:2504.16449, 2025.

4. Cherradi M. Malicious URL detection using machine learning techniques / M. Cherradi, H. El Mahajer. – IJDIIC, 2025.

5. Dhotre A. Malicious URLs Detection using Lexical Features based on Machine Learning / A. Dhotre. – IJSRD, vol. 11, issue 8, 2023.

6. Joshi A. Using Lexical Features for Malicious URL Detection – A Machine Learning Approach / A. Joshi, L. Lloyd, P.Westin, S. Seethapathy. – arXiv preprint arXiv:1910.06277, 2019.

7. Abdelhamid N. Phishing Detection Using Machine Learning Technique / N. Abdelhamid, A. Ayesh, F. Thabtah. – SMARTTECH, 2020.

8. Alazaidah R. Website Phishing Detection Using Machine Learning Techniques / R. Alazaidah et al. – Journal of Statistics and Applications, vol. 13, no. 1, 2024.

9. Shayan A. Classification of Malicious URLs Using Machine Learning / A. Shayan et al. – MDPI Sensors, 23(18), 2023.

10. Alsaedi M. Cyber Threat Intelligence-Based Malicious URL Detection Model Using Ensemble Learning / M. Alsaedi et al. – MDPI Sensors, 22(9), 2022.

11. Yuan J. A Novel Approach for Malicious URL Detection Based on the Joint Model / J. Yuan, Y. Liu, L. Yu. – Security and Communication Networks, 2021.

12. Coste C. I. Malicious Web Links Detection - A Comparative Analysis of Machine Learning Algorithms / C. I. Coste. – Studia Universitatis Babe?-Bolyai Informatica, 2023.

13. Wejinya G. Machine Learning for Malicious URL Detection / G.Wejinya, S. Bhatia. – ResearchGate, 2021.

14. Mummadi B. T. Detection of Phishing Websites Using Supervised Learning / B. T. Mummadi, N. Puligundla. – IJISAE, 2022.

15. Bouijij H. Machine Learning Algorithms Evaluation for Phishing URLs Classification / H. Bouijij. – ResearchGate, 2021.

16. Kumi S. Malicious URL Detection Based on Associative Classification / S. Kumi, C. Lim, S. G. Lee. – MDPI Entropy, 23(2), 2021.

17. Kinger S. Malicious URL Detection Using Machine Learning / S. Kinger et al. – ResearchGate, 2023.

18. Elsadig M. Intelligent Deep Machine Learning Cyber Phishing URL Detection Based on BERT Features Extraction / M. Elsadig et al. – MDPI Electronics, 11(22), 2022.

19. Hamadouche S. Combining Lexical, Host, and Content-based features for Phishing Websites detection using Machine Learning Models / S. Hamadouche et al. – 2024.

20. Sahingoz O. K. Machine learning based phishing detection from URLs / O. K. Sahingoz et al. – Expert Systems with Applications, 2019.

21. Jeeva S. C. Intelligent phishing url detection using association rule mining / S. C. Jeeva, E. B. Rajsingh. – Human-centric Computing and Information Sciences, 6(1), 2016.

22. Rafsanjani A. S. Enhancing Malicious URL Detection: A Novel Framework Leveraging Priority Coefficient and Feature Evaluation / A. S. Rafsanjani et al. – IEEE, 2024.

23. Reyes-Dorta N. Detection of malicious URLs using machine learning / N. Reyes-Dorta, P. Caballero-Gil, C. Rosa-Remedios. – Wireless Networks, 2024.

24. Do Q. Deep Learning for Phishing Detection: Taxonomy, Current Challenges and Future Directions / Q. Do et al. – 2022.

25. Turk F. Malicious URL Detection with Advanced Machine Learning and OptimizationSupported Deep Learning Models / F. Turk, M. Kilicaslan. – MDPI Applied Sciences, 15(18), 2025.

26. Kibriya H. Lightweight malicious URL detection using deep learning and large language models / H. Kibriya et al. – Nature Scientific Reports, 2025.

27. Aljabri M. An Assessment of Lexical, Network, and Content-Based Features for Detecting Malicious URLs Using Machine Learning and Deep Learning Models / M. Aljabri et al. – ResearchGate, 2022.


Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.