Patrizio Sibona
Progetto di sistema di protezione da cybersquatting basato su deep learning = Design of protection system against cybersquatting based on deep learning.
Rel. Marco Mellia. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2019
Abstract
Nonostante di gran lunga meno conosciuto rispetto al fenomeno del phishing, il cybersquatting costituisce una reale minaccia per l'utente che naviga all'interno del web. All'interno di questa tesi è stata approfondita nel dettaglio la minaccia del domain squatting, analizzandone le differenti tipologie conosciute e le possibili minacce associate a ciascuna di esse. Si è sviluppata una soluzione basata su reti neurali al fine di, fornito un dominio in ingresso, riconoscere la presenza di una possibile minaccia. Si sono analizzate le numerose soluzioni già presenti al problema, sottolineando i vantaggi e i punti di forza dell'approccio scelto. Viene fornita una conoscenza base sulle reti neurali, soffermandosi con maggior enfasi sulle tipologie utilizzate e testate al fine di selezionare il modello neurale migliore per la risoluzione del problema.
Viene fornita una dettagliata descrizione del funzionamento del tool dnstwist, liberamente scaricabile tramite GitHub, e delle modifiche che sono state apportate al fine di creare il dataset necessario all'allenamento del modello neurale
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