Avijit Gayen, Aniket Ghosal, Durba Chakraborty, Sayan Mondal, Md Abdul Aziz Al Aman, Angshuman Jana · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.27675 · open-access PDF
Die Entstehung zunehmend anspruchsvoller und vermeidungsfester Phishing-Angriffsstrategien stellt eine bedeutende Bedrohung für die moderne Cybersicherheit dar, insbesondere in cyber-physischen Systemen und internetbasierten Netzwerken. Traditionelle probabilistische Methoden und bestimmte maschinelle Lernansätze kämpfen oft darum, neue Angriffe zu erkennen und können keine Interpretation oder Portabilität haben.Um diese Herausforderungen anzugehen, führen wir CyberHull ein, ein ressourceneffizientes und deterministisches Framework zur Identifizierung bösartiger URLs über mathematisch definierte konvexe Schalengrenzen über mehrere orthogone Funktionen ein.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
The emergence of increasingly sophisticated and evasion-resistant phishing attack strategies represents a significant threat to modern cybersecurity, particularly in cyber-physical systems and internet-based networks. Traditional probabilistic methods and certain machine learning approaches often struggle to detect novel attacks and may lack interpretability or portability. To address these challenges, we introduce CyberHull, a resource-efficient and deterministic framework for identifying malicious URLs through mathematically defined convex hull boundaries across multiple orthogonal feature d
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