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Mail authorship verification and phishing recognizing with machine learning on iOS
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Christian Finker

Mail authorship verification and phishing recognizing with machine learning on iOS

Förderjahr 2019 / Stipendien Call #14 / Stipendien ID: 4407

Die Absender-Informationen einer E-Mail zu verfälschen ist sehr einfach möglich. Daher kann ein Hacker eine E-Mail in einem Namen einer anderen Person schreiben, um sich so zum Beispiel als Kollege/in auszugeben und an Informationen zu gelangen oder den Empfänger der E-Mail dazu zu bewegen, auf einen Link in dieser E-Mail zu klicken (Social Engineering und Phishing). Diese Masterarbeit hat zum Ziel, zu untersuchen ob und wie gut Machine Learning verwendet werden kann, um den Autor einer E-Mail anhand des geschriebenen Textes zu verifizieren. Im Rahmen der Arbeit wird eine iOS App als Prototyp entwickelt, welche E-Mails empfangen und mithilfe von Machine Learning die Absenderinformationen verifizieren wird. Dazu wird diese App die linguistischen Merkmalen der Autoren erlernen und bei neu empfangen Mails, die erlernten Daten nutzen, um die Autorschaft dieser Mail zu verifizieren.

Uni | FH [Universität]

FH Joanneum

Themengebiet

Künstliche Intelligenz /AI / Machine Learning
,
Mobile Apps
,
Sicherheit | Privacy | Überwachung

Zielgruppe

Studenten
,
Techniker
,
thematische Community

Gesamtklassifikation

Masterarbeit

Technologie

AI | KI
,
mobile App
,
mobile Apps iOS

verwendete Open Source SW

Postal Framework
,
Swift

Lizenz

CC-BY-SA

Projektergebnisse

Datenschutzinformation
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