Anwendungen von Deep Learning
Erkennung und Prävention von Phishing-Websites
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Phishing ist einer der häufigsten und gefährlichsten Angriffe im Bereich der Internetkriminalität. Das Ziel dieser Angriffe ist es, die von Einzelpersonen und Organisationen verwendeten Informationen zu stehlen. Die Phishing-Website sieht genauso aus wie die legitime Website und leitet den Benutzer auf eine Seite, auf der er seine persönlichen Daten auf der gefälschten Website eingeben kann. Phishing-Websites enthalten verschiedene Hinweise in ihrem Inhalt und auf dem Webbrowser basierende Informationen. Einige der bisherigen Arbeiten zur Phishing-Erkennung basieren auf dem Ansatz des mas...
Phishing ist einer der häufigsten und gefährlichsten Angriffe im Bereich der Internetkriminalität. Das Ziel dieser Angriffe ist es, die von Einzelpersonen und Organisationen verwendeten Informationen zu stehlen. Die Phishing-Website sieht genauso aus wie die legitime Website und leitet den Benutzer auf eine Seite, auf der er seine persönlichen Daten auf der gefälschten Website eingeben kann. Phishing-Websites enthalten verschiedene Hinweise in ihrem Inhalt und auf dem Webbrowser basierende Informationen. Einige der bisherigen Arbeiten zur Phishing-Erkennung basieren auf dem Ansatz des maschinellen Lernens und der Fuzzy-Logik. Algorithmen des maschinellen Lernens können große Datensätze effizient verarbeiten, und die Leistung von auf maschinellem Lernen basierenden Techniken hängt von den verwendeten Klassifizierungsarten und Merkmalen ab. In der vorgeschlagenen Methode wird Deep Learning verwendet, um das lp-System zur Erkennung von Phishing-Websites zu implementieren.
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