Bài báo:
PhishFusion: A Multimodal Phishing Website Detection Framework using Joint URL and JavaScript Features
Nhóm tác giả:
- Đoàn Mạnh Đức – ATTT 2022 – Tác giả chính
- Trần Kim Ngọc Ngân – KHTN 2022 – Đồng tác giả
Giảng viên hướng dẫn:
- PGS.TS Trương Hữu Trầm – Viện Công nghệ Singapore (SIT)
- PGS.TS Phạm Văn Hậu
- TS. Phan Thế Duy
Tóm tắt:
Phishing websites pose a significant cybersecurity threat, leveraging deceptive techniques to steal sensitive user information. Traditional detection methods often rely on single-modal approaches such as URL-based heuristics or content-based analysis, which struggle to adapt to evolving phishing tactics.
This study proposes PhishFusion, a multimodal phishing detection framework that integrates multiple feature representations to improve accuracy and robustness. The framework simultaneously processes three complementary modalities, including the raw URL, extracted URL-based features, and JavaScript code embedded in webpages.
By combining these modalities through deep learning architectures such as transformers and convolutional neural networks, PhishFusion captures both lexical patterns and malicious behavioral characteristics of phishing websites. This multimodal approach enables more effective detection against increasingly sophisticated phishing techniques.
Experimental results on benchmark datasets from platforms such as PhishTank and Phishing.Database show that the proposed framework outperforms state-of-the-art methods, achieving precision and recall up to 99.54% while maintaining computational efficiency.
Lời cảm ơn:
Nhóm nghiên cứu xin chân thành cảm ơn Trường Đại học Công Nghệ Thông Tin – ĐHQG TP.HCM, Phòng Thí Nghiệm An Toàn Thông Tin và TeamQ – Câu lạc bộ An toàn thông tin Wanna W1n, đã tạo môi trường học thuật năng động và thuận lợi. Nhóm cũng bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS.TS Trương Hữu Trầm, PGS.TS Phạm Văn Hậu, TS. Phan Thế Duy và anh Ngô Đức Hoàng Sơn đã tận tình hướng dẫn, hỗ trợ và đồng hành trong suốt quá trình nghiên cứu.
Thông tin hội nghị:
Bài báo được công bố tại hội nghị quốc tế The 18th Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems (ACIIDS 2026). Hội nghị diễn ra từ ngày 13–15/04/2026 tại Cao Hùng, Đài Loan, là hội nghị quốc tế uy tín trong lĩnh vực hệ thống thông tin thông minh và cơ sở dữ liệu, được xếp hạng B theo CORE Ranking.
Thông tin chi tiết tại: https://www.facebook.com/share/p/17MSXVqRoj/
Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin
