Název: Phishing Detection Using Deep Learning Attention Techniques
Autoři: Safonov, Yehor
Typ dokumentu: Příspěvky z konference
Jazyk: eng
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: In the modern world, electronic communication is defined as the most used technologyfor exchanging messages between users. The growing popularity of emails brings about considerablesecurity risks and transforms them into an universal tool for spreading phishing content. Even thoughtraditional techniques achieve high accuracy during spam filtering, they do not often catch up to therapid growth and evolution of spam techniques. These approaches are affected by overfitting issues,may converge into a poor local minimum, are inefficient in high-dimensional data processing andhave long-term maintainability problems. The main contribution of this paper is to develop and trainadvanced deep networks which use attention mechanisms for efficient phishing filtering and text understanding.Key aspects of the study lie in a detailed comparison of attention based machine learningmethods, their specifics and accuracy during the application to the phishing problem. From a practicalpoint of view, the paper is focused on email data corpus preprocessing. Deep learning attention basedmodels, for instance the BERT and the XLNet, have been successfully implemented and comparedusing statistical metrics. Obtained results show indisputable advantages of deep attention techniquescompared to the common approaches.
Klíčová slova: artificial intelligence; attention mechanism; deep learning; NLP; phishing filtering; textclassification; transformers
Zdrojový dokument: Proceedings II of the 27st Conference STUDENT EEICT 2021: Selected papers, ISBN 978-80-214-5943-4

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/200827

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-447871


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Konferenční materiály > Příspěvky z konference
 Záznam vytvořen dne 2021-07-25, naposledy upraven 2023-01-08.


Není přiložen dokument
  • Exportovat ve formátu DC, NUŠL, RIS
  • Sdílet