Hlavní stránka > Výsledky hledání: keywords:"phishing detection"
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Phishing Webpage Detection using Machine Learning Methods
 Polóni, Peter ; Poliakov, Daniel (oponent) ; Hranický, Radek (vedoucí práce)
Phishing web pages are a very dangerous threat, which means that successful and reliable detection of these pages is essential. I detect these threats by utilizing a machine learning based approach. This approach is effective and can detect even threats it has never encountered. As credible sources of URLs, I used sources like OpenPhish and PhishTank. I gathered the HTML and JavaScript code of web pages from the trusted URLs by utilizing a data-gathering program that I created. Using the feature vector composed of 82 numerical features, I created four classifiers. Then, I tuned and experimentally tested the performance of these classifiers. The best-performing model is the XGBoost classifier, which achieved a balanced accuracy score of 97.03% and a false positive rate of 2.22% while making predictions on previously unseen data. Results show that this detection approach can identify phishing web pages even in a non-training environment, which I verified by implementing a phishing-detecting web extension for the Chrome browser. Implementing this extension is beyond the scope of the assignment of this thesis.
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English