Date of Award

6-2024

Document Type

Thesis

Degree Name

Master of Science in Information Security

Department

Information Systems and Security

First Advisor

Dr. Saed AlRabaee

Abstract

In recent years, phishing attacks have persisted as a widespread threat in the contemporary digital environment, presenting substantial risks to individuals and organizations. Cybercriminals are devising increasingly sophisticated strategies to deceive users through malicious emails. In response to this challenge, this research focuses on developing a new tool for detecting phishing emails utilizing the BERT algorithm. The tool aims to enhance email security by accurately identifying deceptive emails and protecting users from potential cyber threats. The primary objective of this study is to investigate how leveraging the BERT algorithm can improve the detection of phishing emails compared to traditional methods. The methodology involves fine-tuning the pre-trained BERT model on a dataset comprising both legitimate and phishing emails to learn patterns and characteristics of phishing attempts. The study evaluates the effectiveness of the BERT-based detection tool through various experiments and performance assessments.

The results indicate that the BERT algorithm achieves an accuracy of 98% in identifying phishing emails, demonstrating its potential to enhance email security measures significantly. The significant contributions of this research lie in developing an advanced tool for combating phishing attacks, thereby mitigating risks associated with cyber threats. Additionally, this study fills a crucial gap in current email security measures by harnessing the power of state-of-the-art natural language processing techniques for phishing detection. By delivering valuable insights into the effectiveness of the BERT-based approach in safeguarding users against phishing attacks, this research contributes to creating a safer and more secure online environment.

Arabic Abstract

تأمين البريد الوارد: تعزيز الحماية من رسائل التصيد الاحتيالي باستخدام خوارزمية BERT المضبوطة بدقة

في السنوات الأخيرة، استمرت هجمات الصيد الاحتيالي كتهديد واسع الانتشار في البيئة الرقمية المعاصرة، مما يشكل مخاطر كبيرة على الأفراد والمؤسسات. يقوم القراصنة الإلكترونيين بتصميم استراتيجيات متطورة بشكل متزايد لخداع المستخدمين من خلال رسائل البريد الإلكتروني الخبيثة. تستجيب هذه الدراسة لهذا التحدي، حيث تركز على تطوير أداة جديدة لاكتشاف رسائل الصيد الاحتيالية باستخدام خوارزمية BERT . تهدف الأداة إلى تعزيز أمان البريد الإلكتروني من خلال تحديد الرسائل الخادعة بدقة وحماية المستخدمين من التهديدات السيبرانية المحتملة. الهدف الرئيسي لهذه الدراسة هو التحقيق في كيفية استغلال خوارزمية BERT يمكن أن يحسن اكتشاف رسائل الصيد الاحتيالية مقارنة بالطرق التقليدية. تتضمن منهجية الدراسة ضبط نموذج BERT المدرب مسبقًا على مجموعة بيانات تتكون من رسائل بريد إلكتروني شرعية ورسائل تصيد احتيالية لتعلم الأنماط والخصائص المرتبطة بمحاولات التصيد الاحتيالي. تقيّم الدراسة فعالية أداة الكشف القائمة على BERT من خلال تجارب وتقييمات أداء متعددة .

تشير النتائج إلى أن خوارزمية BERT تحقق دقة بلغت 98 % في تحديد رسائل الصيد الاحتيالية، مما يوضح إمكاناتها في تعزيز تدابير أمان البريد الإلكتروني بشكل كبير. تكمن المساهمات الهامة لهذه الدراسة في تطوير أداة متقدمة لمكافحة هجمات الصيد الاحتيالي، مما يساعد على التخفيف من المخاطر المرتبطة بالتهديدات السيبرانية. بالإضافة إلى ذلك، تملأ هذه الدراسة فجوة حاسمة في التدابير الحالية لأمان البريد الإلكتروني من خلال استغلال قوة تقنيات معالجة اللغة الطبيعية على أحدث مستوى لاكتشاف التصيد الاحتيالي. من خلال تقديم رؤى قيمة حول فعالية النهج القائم على BERT في حماية المستخدمين من هجمات التصيد الاحتيالي، تسهم هذه الدراسة في خلق بيئة أكثر أمانًا .

Download
COinS