Detecção de sites de phishing usando algoritmo de floresta aleatória
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A web se tornou uma parte fundamental de nossos exercícios sociais e monetários comuns. O phishing de site pode ser descrito como a imitação de um site confiável para obter dados delicados de clientes online, por exemplo, nomes de usuário e senhas. Phishing é uma fraude de site com a expectativa de rastrear e obter dados delicados de clientes online. O assaltante engana o cliente com procedimentos de design social como SMS, voz, e-mail, site e malware. Esta tese descreve diferentes limites para identificar sites como phishing ou autênticos. Como a extração de componentes é a parte p...
A web se tornou uma parte fundamental de nossos exercícios sociais e monetários comuns. O phishing de site pode ser descrito como a imitação de um site confiável para obter dados delicados de clientes online, por exemplo, nomes de usuário e senhas. Phishing é uma fraude de site com a expectativa de rastrear e obter dados delicados de clientes online. O assaltante engana o cliente com procedimentos de design social como SMS, voz, e-mail, site e malware. Esta tese descreve diferentes limites para identificar sites como phishing ou autênticos. Como a extração de componentes é a parte principal deste trabalho, demos diferentes limites de elementos a partir dos quais se pode escolher os limites benéficos para o arranjo adicional do site de entrada como autêntico ou phishing. O classificador SVM fica mais lento quando o tamanho da informação se torna maior e a taxa de exatidão é baixa. O algoritmo Random Forest foi proposto para superar essa desvantagem. Ele pode classificar os sites como legítimos ou não legítimos e também melhorar a taxa de precisão.
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