Способ определения фишингового электронного сообщения

1. Способ определения фишингового электронного сообщения на основании использования по меньшей мере двух моделей машинного обучения, при этом с помощью первой модели определяют электронное сообщение как подозрительное, а с помощью второй модели определяют подозрительное электронное сообщение как фишинговое.
2. Способ по п. 1, по которому первую модель заранее обучают на атрибутах электронных сообщений, к которым относят по меньшей мере одно из:
значение заголовка электронного сообщения Message_ID;
значение заголовка электронного сообщения X-mailer;
последовательность значений заголовков электронного сообщения.
3. Способ по п. 1, по которому электронное сообщение, определенное как подозрительное, дополнительно помещают во временный карантин.
4. Способ по п. 1, по которому вторую модель заранее обучают на атрибутах электронных сообщений, к которым относят по меньшей мере:
репутацию множества ссылок, которая характеризует вероятность того, что электронное сообщение содержит фишинговую ссылку;
категорию электронного сообщения;
флаг присутствия домена отправителя в заранее сформированной базе нежелательных отправителей;
флаг присутствия домена отправителя в заранее сформированной базе известных отправителей;
степень схожести домена отправителя с доменами в заранее сформированной базе известных отправителей;
флаг наличия HTML-кода в теле электронного сообщения;
флаг наличия скриптовых вставок в теле электронного сообщения.
5. Способ по п. 4, по которому репутацию множества ссылок вычисляют с помощью рекуррентной нейронной сети.
6. Способ по п. 4, по которому в качестве категории электронного сообщения используют N-граммы текста электронного сообщения, определенные путем отбора наиболее важных признаков, сильнее всего влияющих на результат бинарной классификации фишингового электронного сообщения.
7. Способ по п. 6, по которому классификацию фишингового электронного сообщения выполняют на основании алгоритма логистической регрессии с регуляризацией.
8. Способ по п. 1, по которому в качестве алгоритма машинного обучения второй модели выступают по меньшей мере:
байесовские классификаторы;
логистическая регрессия;
модифицированный алгоритм обучения случайного леса;
метод опорных векторов;
методы ближайших соседей;
дерево принятия решений.
9. Способ по п. 1, по которому дополнительно обеспечивают информационную безопасность путем по меньшей мере:
блокирования фишингового электронного сообщения;
информирования получателя о фишинговом характере электронного сообщения;
помещения идентификатора фишингового электронного сообщения в базу данных вредоносных сообщений.