DIAHPhish: Uma solução baseada em Redes Neurais Siamesas para detecção de ataques homográficos em páginas phishing direcionadas - Teixeira, Lucas C.; Fernandes, Bruno J. T.; Silva, Carlos M. R.; Barros, Julio C. G. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg); 2023: Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2023)
O phishing é um dos mecanismos mais populares para aplicar golpes virtuais em atividades. Grande parte da eficácia dos ataques de phishing reside na capacidade de enganar o usuário, convencendo-o de que está acessando um serviço legítimo. Para essa função, uma parte significativa dos ataques explora a aplicação de termos homográficos para verificar a confiabilidade do ataque. Nesse cenário, o estudo propõe uma abordagem autônoma, baseada em uma rede neural siamesa recorrente LSTM, capaz de identificar a presença de termos homográficos em partes da URL e conteúdo de páginas de phishing. Como resultado, o modelo proposto mostrou-se altamente eficiente na detecção de termos maliciosos, alcançando uma taxa de assertividade de mais de 99,50%.