Anti-Phishing Group of CityU

Last update: Jun. 25, 2005

Anthony Y. Fu, Xiaotie Deng, and Wenyin Liu

Department of Computer Science,

City University of Hong Kong, Hong Kong SAR

Demo of IRI based Phishing:

IRIs we applied for research use Target

www.中囯银行.com (囯 is "guo" with the second tone, same to "国" in simplified Chinese)

www.中国銀行.com (in Japanese)

 www.中国银行.com
www.美國.net (國 is in Traditional Chinese) www.美国.net
www.和記黄埔.com (in Japanese) www.和记黄埔.com
 http://www.miсrоsоft.com http://www.microsoft.com
http://www.paypаl.com http://www.paypal.com 

Phishing IRI examples of www.citibank.com using UC-SimListv

ｗ ｗ ｗ ． ⅽ i t i b a n ｋ ․ ｃ ｏ ｍ
FF57 FF57 FF57 FF0E 217D 69 74 69 62 61 006E FF4B 2024 FF43 FF4F FF4D
w ｗ w ․ ｃ ⅰ ｔ ⅰ ｂ ａ ｎ ｋ . с ο m
77 FF57 77 2024 FF43 2170 FF54 2170 FF42 FF41 FF4E FF4B 002E 441 03BF 006D
w w ｗ ‧ ｃ ⅰ ｔ i ｂ а n ｋ · ⅽ о ⅿ
77 77 FF57 2027 FF43 2170 FF54 69 FF42 430 006E FF4B 00B7 217D 043E 217F
ｗ ｗ ｗ ． ｃ і t i ｂ a ｎ ｋ · с ｏ ｍ
FF57 FF57 FF57 FF0E FF43 456 74 69 FF42 61 FF4E FF4B 387 441 FF4F FF4D
w w ｗ · ｃ i ｔ і ｂ a ｎ k · c ο m
77 77 FF57 00B7 FF43 69 FF54 456 FF42 61 FF4E 006B 387 63 03BF 006D
w w ｗ · ⅽ і t ⅰ b ａ ｎ ｋ ‧ c о ⅿ
77 77 FF57 00B7 217D 456 74 2170 62 FF41 FF4E FF4B 2027 63 043E 217F

Phishing IRI examples www.citibank.com using UC-SimList

w W w · ｃ ｌ ｔ Ｉ Ｂ А N K . С Ο Μ
77 57 77 00B7 FF43 FF4C FF54 FF29 FF22 410 004E 004B 002E 421 039F 039C
W ｗ Ｗ ‧ ϲ ǀ Т ｉ В А n Κ ． c ο Ⅿ
57 FF57 FF37 2027 03F2 01C0 422 FF49 412 410 006E 039A FF0E 63 03BF 216F
W ｗ w ˙ c ǀ Т ⅰ Β Ａ N ｋ · Ｃ Ο m
57 FF57 77 02D9 63 01C0 422 2170 392 FF21 004E FF4B 387 FF23 039F 006D
ｗ w w ． Ｃ ｉ Τ I В Α Ν Κ ‧ С O Ⅿ
FF57 77 77 FF0E FF23 FF49 03A4 49 412 391 039D 039A 2027 421 004F 216F
W Ｗ W · ｃ ｉ t ｌ Β A n K · ⅽ ο ⅿ
57 FF37 57 00B7 FF43 FF49 74 FF4C 392 41 006E 212A 00B7 217D 03BF 217F
W W Ｗ · ｃ Ⅰ Т l Β Α ｎ Ｋ ‧ c O ｍ
57 57 FF37 387 FF43 2160 422 006C 392 391 FF4E FF2B 2027 63 004F FF4D

Phishing IRI examples www.花旗银行.公司 using UC-SimListv

ｗ ｗ w · 花 旗 银 行 · 公 司
FF57 FF57 77 00B7 82B1 65D7 94F6 884C 00B7 516C 53F8
ｗ w ｗ . 花 旗 银 行 ． 公 司
FF57 77 FF57 002E 82B1 65D7 94F6 884C FF0E 516C 53F8
ｗ ｗ w ˙ 花 旗 银 行 ‧ 公 司
FF57 FF57 77 02D9 82B1 65D7 94F6 884C 2027 516C 53F8
ｗ ｗ w · 花 旗 银 行 · 公 司
FF57 FF57 77 387 82B1 65D7 94F6 884C 387 516C 53F8
ｗ w ｗ ‧ 花 旗 银 行 · 公 司
FF57 77 FF57 2027 82B1 65D7 94F6 884C 387 516C 53F8
w ｗ w ･ 花 旗 银 行 · 公 司
77 FF57 77 FF65 82B1 65D7 94F6 884C 387 516C 53F8

Phishing IRI examples www.花旗银行.公司 using UC-SimList

Ｗ ｗ ｗ ˙ 花 旗 银 行 ․ 公 司
FF37 FF57 FF57 02D9 82B1 65D7 94F6 884C 2024 516C 53F8
ｗ Ｗ ｗ ․ 花 旗 银 行 · 公 司
FF57 FF37 FF57 2024 82B1 65D7 94F6 884C 387 516C 53F8
ｗ ｗ ｗ . 花 旗 銀 行 ． 公 司
FF57 FF57 FF57 002E 82B1 65D7 9280 884C FF0E 516C 53F8
ｗ ｗ w · 花 旗 银 行 ･ 公 司
FF57 FF57 77 387 82B1 65D7 94F6 884C FF65 516C 53F8
Ｗ ｗ ｗ ․ 花 旗 銀 行 . 公 司
FF37 FF57 FF57 2024 82B1 65D7 9280 884C 002E 516C 53F8
W ｗ W ․ 花 旗 銀 行 ･ 公 司
57 FF57 57 2024 82B1 65D7 9280 884C FF65 516C 53F8

Phishing IRI examples www.シテイバンク.会社 using UC-SimListv

w w w ． シ テ イ バ ン ク ‧ 会 社
77 77 77 FF0E 30B7 30C6 30A4 30D0 30F3 30AF 2027 4F1A 793E
w ｗ w · シ テ イ バ ン ク ․ 会 社
77 FF57 77 00B7 30B7 30C6 30A4 30D0 30F3 30AF 2024 4F1A 793E
ｗ w w . シ テ イ バ ン ク ． 会 社
FF57 77 77 002E 30B7 30C6 30A4 30D0 30F3 30AF FF0E 4F1A 793E
ｗ w w ˙ シ テ イ バ ン ク · 会 社
FF57 77 77 02D9 30B7 30C6 30A4 30D0 30F3 30AF 387 4F1A 793E
ｗ ｗ ｗ . シ テ イ バ ン ク · 会 社
FF57 FF57 FF57 002E 30B7 30C6 30A4 30D0 30F3 30AF 387 4F1A 793E
w w ｗ ． シ テ イ バ ン ク ･ 会 社
77 77 FF57 FF0E 30B7 30C6 30A4 30D0 30F3 30AF FF65 4F1A 793E

Phishing IRI examples www.シテイバンク.会社 using UC-SimList

ｗ ｗ W ･ し て い ば ン ク · 会 社
FF57 FF57 57 FF65 3057 3066 3044 3070 30F3 30AF 00B7 4F1A 793E
w Ｗ w ˙ し て イ バ ン ク ‧ 會 社
77 FF37 77 02D9 3057 3066 30A4 30D0 30F3 30AF 2027 6703 793E
Ｗ W w ․ シ テ イ バ ン く ˙ 會 社
FF37 57 77 2024 30B7 30C6 30A4 30D0 30F3 304F 02D9 6703 793E
ｗ ｗ ｗ ‧ し テ イ バ ン く . 会 社
FF57 FF57 FF57 2027 3057 30C6 30A4 30D0 30F3 304F 002E 4F1A 793E
Ｗ Ｗ ｗ · し て イ ば ン く ･ 会 社
FF37 FF37 FF57 00B7 3057 3066 30A4 3070 30F3 304F FF65 4F1A 793E
w ｗ W ･ し て イ バ ン ク ․ 会 社
77 FF57 57 FF65 3057 3066 30A4 30D0 30F3 30AF 2024 4F1A 793E

　

Phishing text of the following paragraph using UC-SimListv and UC-SimList

Every Internet user should know about spoof(a.k.a. phishing or hoax)e-mails that appear to be from a well-known company but can put you at risk. Although they can be difficult to spot, they ask you to click a link back to a spoof web site and provide, update or confirm sensitive personal information.

using UC-SimListv

Ｅ ν е ｒ у ǀ n t ｅ ｒ ｎ e ｔ ｕ ｓ e ｒ ｓ ｈ ο ｕ Ӏ ｄ k n ο ｗ ａ ｂ ｏ u t s р о ο ｆ ( ａ ･ ｋ · а ‧ р ｈ i ѕ ｈ i ｎ ɡ о ｒ ｈ ο ａ ⅹ ) ｅ ╴ ⅿ а ｉ Ⅰ s ｔ һ a ｔ а р ｐ e а r ｔ ｏ ｂ е f ｒ ｏ ⅿ a ｗ е Ⅰ І ˉ ｋ n ｏ ｗ n с o ⅿ p a ｎ у b u ｔ c а ｎ p ｕ t ｙ o ｕ а ｔ r ⅰ ｓ k ․ Α I ｔ h ο ｕ ｇ ｈ t h е ｙ ϲ а ｎ b ｅ d i f f ⅰ ⅽ ｕ ⅼ ｔ t ο ѕ p ο ｔ ， ｔ һ е ｙ a s ｋ у о ｕ ｔ o ｃ Ｉ i ｃ k а Ⅰ і n ｋ ｂ a ｃ k ｔ ο ａ ѕ p ｏ ο f ｗ ｅ b ｓ ｉ ｔ ｅ а n ⅾ p ｒ ｏ v ｉ ⅾ e , ｕ р ｄ a t e ｏ ｒ ⅽ o ｎ f ｉ ｒ ⅿ ｓ e n ｓ ⅰ ｔ ｉ ｖ е p ｅ r ｓ о n а Ι ⅰ ｎ f ｏ r ⅿ ａ ｔ ｉ o n ․
FF25 03BD 435 FF52 443 01C0 006E 74 FF45 FF52 FF4E 65 FF54 FF55 FF53 65 FF52 FF53 FF48 03BF FF55 04C0 FF44 006B 006E 03BF FF57 FF41 FF42 FF4F 75 74 73 440 043E 03BF FF46 28 FF41 FF65 FF4B 387 430 2027 440 FF48 69 455 FF48 69 FF4E 261 043E FF52 FF48 03BF FF41 2179 29 FF45 2574 217F 430 FF49 2160 73 FF54 04BB 61 FF54 430 440 FF50 65 430 72 FF54 FF4F FF42 435 66 FF52 FF4F 217F 61 FF57 435 2160 406 02C9 FF4B 006E FF4F FF57 006E 441 006F 217F 70 61 FF4E 443 62 75 FF54 63 430 FF4E 70 FF55 74 FF59 006F FF55 430 FF54 72 2170 FF53 006B 2024 391 49 FF54 68 03BF FF55 FF47 FF48 74 68 435 FF59 03F2 430 FF4E 62 FF45 64 69 66 66 2170 217D FF55 217C FF54 74 03BF 455 70 03BF FF54 FF0C FF54 04BB 435 FF59 61 73 FF4B 443 043E FF55 FF54 006F FF43 FF29 69 FF43 006B 430 2160 456 006E FF4B FF42 61 FF43 006B FF54 03BF FF41 455 70 FF4F 03BF 66 FF57 FF45 62 FF53 FF49 FF54 FF45 430 006E 217E 70 FF52 FF4F 76 FF49 217E 65 002C FF55 440 FF44 61 74 65 FF4F FF52 217D 006F FF4E 66 FF49 FF52 217F FF53 65 006E FF53 2170 FF54 FF49 FF56 435 70 FF45 72 FF53 043E 006E 430 399 2170 FF4E 66 FF4F 72 217F FF41 FF54 FF49 006F 006E 2024
Е ν ｅ ｒ y ｌ ｎ ｔ е r ｎ ｅ ｔ u ｓ e r s h o ｕ Ӏ ⅾ k n о ｗ ａ b o ｕ ｔ ѕ p o ｏ f ( ａ ․ ｋ ． ａ . ｐ һ і ｓ һ ｉ n ｇ o r ｈ ｏ ａ х ) е ˉ ｍ a i Ⅰ s t h a t ａ ｐ р е а ｒ ｔ ο ｂ e f ｒ ο ⅿ ａ w е Ӏ І ­ k n o w n ｃ о ｍ р ａ ｎ y ｂ u t ⅽ а ｎ р ｕ t у о u а t r ⅰ ѕ ｋ ‧ Ａ Ｉ ｔ ｈ ｏ ｕ g h ｔ h ｅ y ｃ a n ｂ e ⅾ i ｆ ｆ i с ｕ ⅼ t t о ｓ р o t ， ｔ h e y а s k y o ｕ ｔ ο ϲ ｌ i ϲ ｋ a I і n ｋ ｂ a ｃ k ｔ ο ａ ѕ p o о f ｗ ｅ ｂ ｓ ⅰ t ｅ а ｎ d р ｒ ο ν i d e , u ｐ ｄ a t e o r ⅽ о n ｆ ⅰ ｒ ⅿ s e n ѕ ⅰ ｔ ｉ ν е p е ｒ s ｏ n а І і n ｆ ｏ ｒ ⅿ а ｔ ｉ ο ｎ ·
415 03BD FF45 FF52 79 FF4C FF4E FF54 435 72 FF4E FF45 FF54 75 FF53 65 72 73 68 006F FF55 04C0 217E 006B 006E 043E FF57 FF41 62 006F FF55 FF54 455 70 006F FF4F 66 28 FF41 2024 FF4B FF0E FF41 002E FF50 04BB 456 FF53 04BB FF49 006E FF47 006F 72 FF48 FF4F FF41 445 29 435 02C9 FF4D 61 69 2160 73 74 68 61 74 FF41 FF50 440 435 430 FF52 FF54 03BF FF42 65 66 FF52 03BF 217F FF41 77 435 04C0 406 00AD 006B 006E 006F 77 006E FF43 043E FF4D 440 FF41 FF4E 79 FF42 75 74 217D 430 FF4E 440 FF55 74 443 043E 75 430 74 72 2170 455 FF4B 2027 FF21 FF29 FF54 FF48 FF4F FF55 67 68 FF54 68 FF45 79 FF43 61 006E FF42 65 217E 69 FF46 FF46 69 441 FF55 217C 74 74 043E FF53 440 006F 74 FF0C FF54 68 65 79 430 73 006B 79 006F FF55 FF54 03BF 03F2 FF4C 69 03F2 FF4B 61 49 456 006E FF4B FF42 61 FF43 006B FF54 03BF FF41 455 70 006F 043E 66 FF57 FF45 FF42 FF53 2170 74 FF45 430 FF4E 64 440 FF52 03BF 03BD 69 64 65 002C 75 FF50 FF44 61 74 65 006F 72 217D 043E 006E FF46 2170 FF52 217F 73 65 006E 455 2170 FF54 FF49 03BD 435 70 435 FF52 73 FF4F 006E 430 406 456 006E FF46 FF4F FF52 217F 430 FF54 FF49 03BF FF4E 387
E v ｅ ｒ y Ι n ｔ ｅ ｒ ｎ e t u s ｅ r ｓ h о u ｌ d ｋ ｎ о w а ｂ о ｕ t s p ο ｏ ｆ （ a ․ ｋ ․ а ． р һ ⅰ ѕ һ ｉ n ｇ o ｒ h o ａ x ） е － ｍ а i Ⅰ ѕ t h ａ t ａ р р ｅ а ｒ t о b e ｆ ｒ o ｍ a ｗ ｅ ǀ Ｉ ˉ k ｎ ｏ ｗ ｎ c o ⅿ p a ｎ у ｂ u ｔ ｃ a ｎ p ｕ ｔ y o ｕ а ｔ ｒ ⅰ ｓ ｋ ․ Ａ Ι ｔ h o ｕ ｇ h ｔ һ ｅ у c ａ n b ｅ ｄ i ｆ f ｉ c u ｌ ｔ t ο ѕ р ο ｔ , ｔ ｈ e y ａ ｓ k у ο ｕ t ｏ ⅽ I ｉ c ｋ ａ ｌ ⅰ ｎ k ｂ a c k ｔ o а ѕ p o ο ｆ w e b s ｉ t ｅ a ｎ d ｐ ｒ o ⅴ ⅰ d e ， u ｐ ⅾ а ｔ ｅ o ｒ c o ｎ f ⅰ r ⅿ ｓ е ｎ ｓ і ｔ ｉ ｖ ｅ p ｅ r ѕ o n ａ ǀ і n ｆ о r m a t i o ｎ ‧
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Ε ｖ е ｒ ｙ Ι ｎ ｔ е ｒ ｎ е ｔ ｕ s e ｒ ѕ ｈ o u Ⅰ ⅾ k ｎ o w а b о u ｔ s p ο ο f ( ａ ‧ k ． ａ ‧ р h ⅰ ѕ ｈ і n ｇ ο ｒ h о a x ) ｅ － ⅿ а ⅰ І ѕ t ｈ а ｔ ａ р ｐ ｅ a ｒ ｔ ｏ ｂ е ｆ ｒ о m a w e Ι Ｉ ‑ k n o ｗ ｎ ⅽ ο m p a ｎ у b u ｔ c ａ ｎ ｐ ｕ ｔ у ο ｕ a t ｒ і ѕ k · A I ｔ ｈ о u ｇ h t h е у ⅽ ａ ｎ ｂ е ⅾ i f ｆ ⅰ c ｕ Ⅰ ｔ t о ѕ ｐ o ｔ , ｔ һ е у a ｓ ｋ y ο u ｔ о ⅽ Ӏ i ϲ ｋ а ⅼ і ｎ ｋ ｂ ａ c k ｔ ο a ѕ ｐ o ｏ f w e b s i ｔ е а n d р r ｏ v ｉ d ｅ , u p ⅾ ａ ｔ ｅ o r ϲ ο ｎ ｆ ⅰ r ｍ s е n s і t i ｖ e р e r s o ｎ а ｌ ｉ n ｆ ο ｒ m a ｔ i ｏ n ·
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Е ⅴ ｅ r у Ⅰ ｎ ｔ e r ｎ e t ｕ s ｅ r s h о ｕ ⅼ ｄ k ｎ o w a ｂ ο u t ｓ р ο o ｆ ( а · ｋ ․ а · р ｈ i s h ⅰ n ｇ ｏ ｒ һ ｏ ａ ⅹ ） e ­ ⅿ a ｉ ｌ ѕ t ｈ a t a p р е ａ r t ο ｂ ｅ f r o m a ｗ е I ǀ ‐ k n о w n c о ｍ р ａ n y b ｕ t ｃ а n ｐ u ｔ у о ｕ a ｔ ｒ ｉ ｓ k ･ Α Ⅰ ｔ ｈ o ｕ g h ｔ ｈ е ｙ ｃ а n b e ｄ і f f i c ｕ ⅼ t ｔ ο s р о t , t h е у a s k y ｏ u t ο ⅽ ｌ i ｃ ｋ а Ｉ і n ｋ b а ｃ k ｔ ｏ ａ s p o ο ｆ ｗ е ｂ ѕ i ｔ e ａ n d ｐ r o ν ⅰ ⅾ е , ｕ р ｄ а ｔ ｅ ο ｒ c o n ｆ ｉ r m s e ｎ s i t ｉ ν e p ｅ ｒ ѕ ｏ ｎ а ǀ ⅰ ｎ f о ｒ ⅿ а ｔ i o ｎ ．
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Е ⅴ e ｒ y I n ｔ e r n ｅ t ｕ ѕ e r ｓ ｈ о ｕ l d k ｎ ο w ａ b ο u t s р о о ｆ ( а ･ k ‧ a · ｐ h і ｓ h і ｎ g ο r h ο a x ） ｅ ‑ ⅿ а ⅰ l ｓ ｔ ｈ a ｔ а ｐ р ｅ a ｒ t ｏ b ｅ ｆ ｒ о ｍ ａ ｗ ｅ Ｉ Ι ˍ k n о ｗ n ⅽ ο m p ａ n у ｂ u ｔ ｃ ａ n p u t y o ｕ ａ ｔ ｒ і s k · Ａ І ｔ һ o u ｇ һ ｔ һ ｅ ｙ ϲ a n ｂ е d ⅰ ｆ f ｉ c u I t ｔ о ѕ ｐ ｏ t ， ｔ һ e y ａ ｓ ｋ y ｏ ｕ ｔ ο с ⅼ ⅰ с k а І і ｎ ｋ b a с k ｔ ο a s р о о ｆ ｗ ｅ b ｓ ⅰ t ｅ ａ ｎ d ｐ ｒ ο ⅴ i d e , ｕ ｐ d ａ t ｅ ο r c о ｎ ｆ ｉ ｒ ｍ ｓ e ｎ s і ｔ i ⅴ ｅ p ｅ ｒ ｓ ｏ n a ｌ ｉ n f о ｒ ｍ а t і ο n ·
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Ｅ Ｖ ｅ R Ү ǀ n Τ Ε R Ｎ ｅ ｔ U s e Ｒ s ｈ O u l d ｋ n Ο w Ａ Β o u ｔ ｓ P o о ｆ （ а . ｋ . Α ˙ Ρ Ｈ l S Ｈ Ι N g O R Ｈ о А ｘ ） e ╶ Ⅿ A l Ⅼ Ｓ ｔ Ｈ Ａ Т А ｐ р ｅ a r Ｔ ｏ В Е F r ｏ M A W ｅ Ｉ ǀ ‑ k ｎ Ｏ w n С ｏ m Ｐ а Ｎ Υ Β U ｔ ϲ а N ｐ u ｔ у ο u A Т Ｒ i S K ． a Ӏ t Н О U ɡ һ Ｔ Н е y Ｃ Ａ ｎ ｂ Ｅ d ⅼ f ｆ Ｉ Ｃ Ｕ Ⅼ Τ Τ o Ｓ Ｐ Ｏ T , ｔ һ ｅ Y Ａ s K y ο U ｔ Ο С Ӏ Ⅰ ϲ K ａ Ｌ І N K Β а с Ｋ T Ｏ a ｓ ｐ о О ｆ ｗ e ｂ Ｓ ｌ ｔ е a n ⅾ ｐ r Ο ｖ ⅼ ｄ e ， ｕ р D Ａ t e О ｒ c ο N f ǀ r Ｍ Ѕ Е n s ⅼ ｔ ｌ Ｖ ｅ р Ｅ Ｒ S ο N A l Ｉ N ｆ ｏ ｒ m ａ Ｔ l ｏ ｎ ·
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Phishing text of the following paragraph using UC-SimListv and UC-SimList

最近，电子邮件用户成为全球网络黑客的攻击目标。花旗银行相信让所有网上银行用户了解邮件欺诈是至关重要。因此，我们为您提供了一系列建议以防止您的金融信息受到攻击。

using UC-SimListv

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最 近 ， 電 子 郵 件 用 戶 成 為 全 球 网 絡 黑 客 的 攻 擊 目 标 ∘ 花 旗 银 行 相 信 让 所 有 网 上 银 行 用 户 了 解 郵 件 欺 詐 是 至 關 重 要 ∘ 因 此 ， 我 們 为 您 提 供 瞭 一 系 列 建 议 以 防 止 您 的 金 融 信 息 受 到 攻 击 °
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最 近 ﹐ 電 子 郵 件 用 戶 成 為 全 球 网 絡 黑 客 的 攻 擊 目 标 。 花 旗 銀 行 相 信 讓 所 有 网 上 銀 行 用 戶 了 解 邮 件 欺 詐 是 至 關 重 要 ∘ 因 此 , 我 們 為 您 提 供 了 一 系 列 建 議 以 防 止 您 的 金 融 信 息 受 到 攻 擊 °
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最 近 , 電 子 郵 件 用 戶 成 为 全 球 网 絡 黑 客 的 攻 擊 目 标 。 花 旗 銀 行 相 信 让 所 有 網 上 銀 行 用 户 瞭 解 邮 件 欺 詐 是 至 關 重 要 。 因 此 , 我 們 為 您 提 供 瞭 一 系 列 建 议 以 防 止 您 的 金 融 信 息 受 到 攻 擊 。
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Phishing text of the following paragraph using UC-SimListv and UC-SimList

最近、シティバンクを装って送られる偽の電子メールが増えております。一般的にこのような電子メールにあるリンクをクリックすると、暗証番号や口座番号など個人の機密情報の入力を促す偽のウェブページがあらわれます。

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最 近 、 シ テ ィ バ ン ク を 装 っ て 送 ら れ る 偽 の 電 子 メ ー ル が 増 え て お り ま す 。 一 般 的 に こ の よ う な 電 子 メ ー ル に あ る リ ン ク を ク リ ッ ク す る と 、 暗 証 番 号 や 口 座 番 号 な ど 個 人 の 機 密 情 報 の 入 力 を 促 す 偽 の ウ ェ ブ ペ ー ジ が あ ら わ れ ま す °
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最 近 、 シ テ ィ バ ン ク を 装 っ て 送 ら れ る 偽 の 電 子 メ ー ル が 増 え て お り ま す ∘ 一 般 的 に こ の よ う な 電 子 メ ー ル に あ る リ ン ク を ク リ ッ ク す る と 、 暗 証 番 号 や 口 座 番 号 な ど 個 人 の 機 密 情 報 の 入 力 を 促 す 偽 の ウ ェ ブ ペ ー ジ が あ ら わ れ ま す ∘
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最 近 、 シ テ ィ バ ン ク を 装 っ て 送 ら れ る 偽 の 電 子 メ ー ル が 増 え て お り ま す ∘ 一 般 的 に こ の よ う な 電 子 メ ー ル に あ る リ ン ク を ク リ ッ ク す る と 、 暗 証 番 号 や 口 座 番 号 な ど 個 人 の 機 密 情 報 の 入 力 を 促 す 偽 の ウ ェ ブ ペ ー ジ が あ ら わ れ ま す °
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最 近 、 シ テ ィ バ ン ク を 装 っ て 送 ら れ る 偽 の 電 子 メ ー ル が 増 え て お り ま す ∘ 一 般 的 に こ の よ う な 電 子 メ ー ル に あ る リ ン ク を ク リ ッ ク す る と 、 暗 証 番 号 や 口 座 番 号 な ど 個 人 の 機 密 情 報 の 入 力 を 促 す 偽 の ウ ェ ブ ペ ー ジ が あ ら わ れ ま す 。
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最 近 、 し テ ぃ バ ん ク を 装 ッ て 送 ら れ る 伪 ノ 電 子 め ー る が □ エ て お リ ま す 。 一 般 的 に こ ノ よ う な 電 子 め ー ル ニ あ る り ん く を く り ッ く す ル ト ﹑ 暗 証 番 號 ヤ 口 座 番 号 ナ ド 个 人 の 机 密 情 报 の 入 力 を 促 ス 偽 ノ ウ ェ ブ ペ ー ジ が ア ラ ワ れ ま す °
6700 8FD1 3001 3057 30C6 3043 30D0 3093 30AF 3092 88C5 30C3 3066 9001 3089 308C 308B 4F2A 30CE 96FB 5B50 3.08E+03 30FC 308B 304C 25A1 30A8 3066 304A 30EA 307E 3059 3002 4.00E+00 822C 7684 306B 3053 30CE 3.09E+03 3046 306A 96FB 5B50 3.08E+03 30FC 30EB 30CB 3042 308B 308A 3093 304F 3092 304F 308A 30C3 304F 3059 30EB 30C8 FE51 6697 8A3C 756A 865F 3.00E+05 5.30E+04 5EA7 756A 53F7 30CA 30C9 4E2A 4EBA 306E 673A 5BC6 60C5 62A5 306E 5165 529B 3092 4FC3 30B9 507D 30CE 30A6 30A7 30D6 30DA 30FC 30B8 304C 30A2 3.00E+10 30EF 308C 307E 3059 00B0
最 近 ﹑ し テ ぃ バ ン ク を 装 っ テ 送 ら レ る 伪 ノ 電 子 メ ー る ガ 増 エ テ オ リ ま ス ∘ 一 般 的 に こ の ヨ う な 电 子 メ ー る ニ あ ル り ん く を く り っ ク ス る と ﹑ 暗 证 番 号 ヤ 口 座 番 號 な ど 个 人 ノ 机 密 情 报 の 入 力 ヲ 促 ス 偽 の ウ ぇ ぶ ぺ ー ジ ガ あ ら ワ れ マ す 。
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最 近 、 し て ぃ バ ん く を 裝 っ て 送 ら レ る 伪 ノ 電 子 め ー る が □ え て お り マ ス 。 一 般 的 ニ こ ノ よ う ナ 电 子 メ ー ル ニ あ ル り ン ク を ク リ っ く ス る ト ﹑ 暗 证 番 號 や 口 座 番 号 な ド 个 人 ノ 机 密 情 报 の 入 力 ヲ 促 ス 偽 の ウ ぇ ブ ぺ ー ジ ガ あ ラ わ れ マ す °
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最 近 、 し て ィ バ ン ク を 装 っ て 送 ら れ ル 偽 の 電 子 メ ー ル ガ 増 エ て お リ マ ス ∘ 一 般 的 に コ の よ ウ ナ 電 子 め ー ル ニ あ る り ン ク を ク り ッ ク ス ル と 、 暗 证 番 號 や 口 座 番 号 な ド 個 人 の 機 密 情 报 の 入 力 を 促 ス 伪 の う ェ ブ ぺ ー ジ が あ ら ワ レ マ ス ∘
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最 近 、 し て ィ ば ん く を 装 っ て 送 ら れ る 偽 の 电 子 メ ー ル が 増 エ テ オ り マ す 。 一 般 的 ニ こ ノ ヨ ウ ナ 电 子 め ー ル に あ る り ん く ヲ ク リ ッ ク ス る ト ﹑ 暗 証 番 號 や 口 座 番 号 な ド 个 人 の 機 密 情 報 の 入 力 ヲ 促 ス 偽 の う ぇ ぶ ぺ ー ジ が あ ら ワ レ ま ス °
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最 近 ﹑ し て ぃ ば ん く ヲ 装 っ て 送 ら レ る 偽 の 电 子 め ー る ガ □ エ テ お リ マ ス 。 一 般 的 に コ ノ よ ウ ナ 电 子 め ー る に あ る り ん く を ク リ ッ く す る と ﹑ 暗 証 番 号 や 口 座 番 號 ナ ド 个 人 の 機 密 情 报 ノ 入 力 を 促 す 偽 ノ ウ ぇ ぶ ペ ー じ ガ あ ラ ワ レ マ ス °
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Figure 1. Precision and recall evaluation of detecting similar/fake Unicode strings to USE (the purple curve is recall, the blue one is precision, the x-axis denotes the varying threshold and y-axis denotes the precision/recall percentage value)

 

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Figure 2. Precision and recall evaluation of detecting similar/fake Unicode strings to USC (the purple curve is recall, the blue one is precision, the x-axis denotes the varying threshold and y-axis denotes the precision/recall percentage value)

 

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Figure 3. Precision and recall evaluation of detecting similar/fake Unicode strings to USJ (the purple curve is recall, the blue one is precision, the x-axis denotes the varying threshold and y-axis denotes the precision/recall percentage value)

 

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Figure 4. Precision and recall evaluation of detecting phishing IRIs to USIRI (the purple curve is recall, the blue one is precision, the x-axis denotes the varying threshold and y-axis denotes the precision/recall percentage value)

 

A Potential IRI based Phishing Obfuscation Strategy and Counter Meatures

UC-SimList Related Download:

UC-SimListv with various thresholds : 0.8 0.85 0.9 0.95 1.0

UC-SimLists with various Languages : English (U2L L2U) Chinese (S2T T2S)  Japanese (H2K K2H)

U for uppercase, L for lowercase, S for simplified Chinese character, T for traditional Chinese character, H for Japanese Hiragana, and K for Japanese Katakana.

UC-SimList with various thresholds : 0.8 0.85 0.9 0.95 1.0

　

Regular Expression Generator for Anti-Phishing (REGAP)

REGAP full package, which including source code, binary executable, help information, and examples.

Ver.0.21

The REGAP is a tool used to generate regular expressions for anti-phishing use.

It is built on .Net Framework 1.1

Usage Introduction:

/help Display the help information

/ls List all NFA_kw files

/T T is threshold, which could be 0.8, 0.85, 0.9, 0.95

/u Display Unicode in the generated Regular Expression

/e /q Exit

Example:

NFA_kw>citibank.xml /0.95 /u

The source NFA is located at ./NFA_kw and generated RE is lolcated at ./GeneratedRE

Anti-Phishing API (APAPI)

Introduction:

The system contains five modules: IRI parsing module, protected IRI database, character similarity database, history detection database and phishing IRI detection module. The raw content could be the literature content from email, chatting room, BBS, or text going through a gateway. We implemented an IRI parser, which could parse out all the IRIs and URIs in the raw content. The IRIs that parsed out are sent to the phishing IRI detection module for detection. The protected IRI database contains a list of IRIs which is required to be protected. It is loaded to the phishing IRI detection module in system initialization. The character similarity database is a list which contains the vision and semantics based similarity of each pair of characters. The history detection database is a list which contains the normalized edit distance, classification result, and time of previous detected IRIs. The phishing IRI detection module utilizes the IRIs parsed from raw content and the two databases to perform normalized edit distance calculation.

In the IRI parsing module, the parsed IRIs are first preprocessed to delete all repetitive ones and then pass the IRIs to phishing IRI detection module. The phishing IRI detection module performs queries to history detection database to see whether the new normalized edit distance calculation should be performed or not. If an IRI is not in history detection database or in but outdated, the phishing IRI detection module utilizes character similarity database to calculate the normalized edit distance to each of the IRIs in the protected IRI database and gets the minimum one, otherwise, the corresponding record in history detection database is queried rather than perform a new calculation. If the minimum normalized edit distance is less or equal to a specified threshold, then report this IRI as a phishing IRI. Finally, the phishing IRI detection module records the detection result to history detection database and performs a new detection. The system framework has good scalability on parallel computation. The phishing IRI can be coarse grained and dispatched to distributed systems and perform anti-phishing computation at the same time.

Source Code Download:

Ver. 0.17

APAPI is built on .Net Framework 1.1, which should be installed first before using the APIs.