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
Журнал индексируется в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ)
Журнал "Оригинальные исследования (ОРИС)" (включен в РИНЦ) ведет прием статей в ближайший номер до 26 августа 2024 г.
Архив выпусков
- 2024 - Том 14, Выпуск 7
- 2024 - Том 14, Выпуск 6
- 2024 - Том 14, Выпуск 5
- 2024 - Том 14, Выпуск 4
- 2024 - Том 14, Выпуск 3
- 2024 - Том 14, Выпуск 2
- 2024 - Том 14, Выпуск 1
- 2023 - Том 13, Выпуск 12
- 2023 - Том 13, Выпуск 11
- 2023 - Том 13, Выпуск 10
-
Весь архив