Detection of Dark Web Threats Using Machine Learning and Image Processing
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Medipelly, Swetha, Abosata, Nasr |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Next Generation of Phishing Attacks using AI powered Browsers
von: Arun, Akshaya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Arun, Akshaya, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Analysing India's Cyber Warfare Readiness and Developing a Defence Strategy
von: Fernandes, Yohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fernandes, Yohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Identification of Malicious Posts on the Dark Web Using Supervised Machine Learning
von: Filho, Sebastião Alves de Jesus, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Filho, Sebastião Alves de Jesus, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Dark Side of the Web: Towards Understanding Various Data Sources in Cyber Threat Intelligence
von: Schröer, Saskia Laura, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Schröer, Saskia Laura, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Hybrid Machine Learning Approach For Real-Time Malicious Url Detection Using Som-Rmo And Rbfn With Tabu Search Optimization
von: T, Swetha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: T, Swetha, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Multi-Functional Web Tool for Comprehensive Threat Detection Through IP Address Analysis
von: Tanan, Cebajel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Tanan, Cebajel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Evaluating Predictive Models in Cybersecurity: A Comparative Analysis of Machine and Deep Learning Techniques for Threat Detection
von: Hesham, Momen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hesham, Momen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Danger Within: Insider Threat Modeling Using Business Process Models
von: von der Assen, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: von der Assen, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
It's not Easy: Applying Supervised Machine Learning to Detect Malicious Extensions in the Chrome Web Store
von: Rosenzweig, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rosenzweig, Ben, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Advanced Anomaly Detection and Threat Intelligence in Zero Trust IoT Environments Using Machine Learning
von: Basharat, Muhammad Umair, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Basharat, Muhammad Umair, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Facade: High-Precision Insider Threat Detection Using Deep Contextual Anomaly Detection
von: Kantchelian, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kantchelian, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CRATOR: a Dark Web Crawler
von: De Pascale, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: De Pascale, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enabling Privacy-Preserving Cyber Threat Detection with Federated Learning
von: Bi, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bi, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Proactive Insider Threat Management Framework Using Explainable Machine Learning
von: Shikonde, Selma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shikonde, Selma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Study on the Importance of Features in Detecting Advanced Persistent Threats Using Machine Learning
von: Hallaji, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hallaji, Ehsan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Stream-Processing and Latency-Gated Response for Cross-Sector Threat Detection and Collaborative Containment
von: Mohale, Namit
Veröffentlicht: (2026)
von: Mohale, Namit
Veröffentlicht: (2026)
Characterizing Phishing Threats with Natural Language Processing
von: Kotson, Michael C., et al.
Veröffentlicht: (2015)
von: Kotson, Michael C., et al.
Veröffentlicht: (2015)
A Survey on Adversarial Machine Learning for Code Data: Realistic Threats, Countermeasures, and Interpretations
von: Yang, Yulong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Yulong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Real-Time Detection of Insider Threats Using Behavioral Analytics and Deep Evidential Clustering
von: Ali, Anas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ali, Anas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
WIPI: A New Web Threat for LLM-Driven Web Agents
von: Wu, Fangzhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Fangzhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
From Secure Agentic AI to Secure Agentic Web: Challenges, Threats, and Future Directions
von: Deng, Zhihang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Deng, Zhihang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
AI-Driven Cybersecurity Threat Detection: Building Resilient Defense Systems Using Predictive Analytics
von: Das, Biswajit Chandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Das, Biswajit Chandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Context-Aware Phishing Email Detection Using Machine Learning and NLP
von: Chakravorty, Amitabh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chakravorty, Amitabh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Botnet Detection on CTU-13 Using Lightweight Machine Learning Models
von: Gurappa, Subhash, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gurappa, Subhash, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Adaptive Dual-Layer Web Application Firewall (ADL-WAF) Leveraging Machine Learning for Enhanced Anomaly and Threat Detection
von: Sameh, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sameh, Ahmed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards an AI-Enhanced Cyber Threat Intelligence Processing Pipeline
von: Alevizos, Lampis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Alevizos, Lampis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Incremental Federated Learning for Intrusion Detection in IoT Networks under Evolving Threat Landscape
von: Rehman, Muaan Ur, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Rehman, Muaan Ur, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Investigating the Impact of Dark Patterns on LLM-Based Web Agents
von: Ersoy, Devin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ersoy, Devin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Phishing Webpage Detection: Unveiling the Threat Landscape and Investigating Detection Techniques
von: Kulkarni, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kulkarni, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Interpretable Anomaly Detection in Encrypted Traffic Using SHAP with Machine Learning Models
von: Singh, Kalindi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Singh, Kalindi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Accurate and Scalable Detection and Investigation of Cyber Persistence Threats
von: Liu, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Qi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
LLM-driven Provenance Forensics for Threat Investigation and Detection
von: Mukherjee, Kunal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mukherjee, Kunal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Proactively Detecting Threats: A Novel Approach Using LLMs
von: Chawla, Aniesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chawla, Aniesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
APT-LLM: Embedding-Based Anomaly Detection of Cyber Advanced Persistent Threats Using Large Language Models
von: Benabderrahmane, Sidahmed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Benabderrahmane, Sidahmed, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Federated Learning Approach for Multi-stage Threat Analysis in Advanced Persistent Threat Campaigns
von: Nelles, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Nelles, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Integrating Multi-Agent Simulation, Behavioral Forensics, and Trust-Aware Machine Learning for Adaptive Insider Threat Detection
von: Kausar, Firdous, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kausar, Firdous, et al.
Veröffentlicht: (2026)
BLADE: Behavior-Level Anomaly Detection Using Network Traffic in Web Services
von: Dong, Zhibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dong, Zhibo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
The Devil Behind the Mirror: Tracking the Campaigns of Cryptocurrency Abuses on the Dark Web
von: Xia, Pengcheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xia, Pengcheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adversarial Machine Learning Threats to Spacecraft
von: Thummala, Rajiv, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Thummala, Rajiv, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Real-time Threat Detection Strategies for Resource-constrained Devices
von: Hamidouche, Mounia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hamidouche, Mounia, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Next Generation of Phishing Attacks using AI powered Browsers
von: Arun, Akshaya, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Analysing India's Cyber Warfare Readiness and Developing a Defence Strategy
von: Fernandes, Yohan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Identification of Malicious Posts on the Dark Web Using Supervised Machine Learning
von: Filho, Sebastião Alves de Jesus, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
The Dark Side of the Web: Towards Understanding Various Data Sources in Cyber Threat Intelligence
von: Schröer, Saskia Laura, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Hybrid Machine Learning Approach For Real-Time Malicious Url Detection Using Som-Rmo And Rbfn With Tabu Search Optimization
von: T, Swetha, et al.
Veröffentlicht: (2024)