Оригинальные исследования (ОРИС)

Название статьи: ОПРЕДЕЛЕНИЕ ФИШИНГОВЫХ ССЫЛОК С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Авторы: Алексеев А. К., Будылин Е. С.

Ключевые слова: фишинг, машинное обучение, определение фишинговых ссылок, кибербезопасность, классификация URL.

Страницы: 116-120

Аннотация:

Фишинг является одной из наиболее серьёзных угроз в киберпространстве, направленной на кражу конфиденциальной информации пользователей. Современные методы машинного обучения (ML) предлагают мощные инструменты для автоматического обнаружения и классификации фишинговых ссылок. В данной статье рассматриваются основные методы и алгоритмы машинного обучения, применяемые для выявления фишинговых URL, а также обсуждаются их эффективность и особенности применения. Так же представлены экспериментальные результаты на открытом датасете с помощью ML.

Полный текст статьи недоступен

Скачать полный текст статьи
  • ISSN: 2222-0402

Журнал индексируется в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ)

Отправить статью в журнал "Оригинальные исследования (ОРИС)"

Журнал "Оригинальные исследования (ОРИС)" (включен в РИНЦ) ведет прием статей в ближайший номер до 25 ноября 2024 г. 

Полезная информация

Наша группа в "Контакте"

ДО ПУБЛИКАЦИИ ОДИН ШАГ

Оставьте заявку на бесплатную консультацию, и мы расскажем, как быстро опубликовать вашу статью

Нажимая кнопку "Получить консультацию" я даю свое согласие на передачу и обработку персональных данных, а также принимаю условия политики конфиденциальности.