عنوان المقالة:اختيار مجموعات الميزات القوية لاستخدام تنبؤات صفحات الويب المخادعة أقصى صلة ومعيار الحد الأدنى لاسترداد SELECTION OF ROBUST FEATURE SUBSETS FOR PHISH WEBPAGE PREDICTION USING MAXIMUM RELEVANCE AND MINIMUM REDUNDANCY CRITERION
عادةً ما يطور المخادعون مآثر الويب الخاصة بهم لهزيمة مجتمع مكافحة التصيد الحالي. وفقًا لذلك ، يصبح هذا تهديدًا خطيرًا على الويب ويعرض كل من المستخدمين والمؤسسات لخطر سرقة الهوية والخسائر المالية يومًا بعد يوم. في الأدبيات ، تم تكريس معظم الجهود الحسابية لتبرير اكتشاف التصيد الجيد الأداء ضد عمليات استغلال التصيد الاحتيالي المتطورة. ومع ذلك ، لا تزال جوانب مثل استكشاف الميزات الجديدة والتنبؤية ، واختيار الحد الأدنى والقوي من الميزات المدمجة تظهر كالتحديات الرئيسية لتحسين سيناريوهات الاكتشاف عبر شبكة الويب الواسعة والمترابطة بقوة في هذه الدراسة ، اقترحنا مجموعة من الميزات الهجينة الجديدة ، وقمنا بتحسينها بأقل قدر ممكن من الميزات ذات الصلة ، والحد الأدنى من التكرار ، والقوية. في ظل وجود مصنِّف للتعلم الآلي وبعض معايير التقييم الموصى بها لهذا الغرض ، أظهرت النتائج التي تم الإبلاغ عنها تجريبيًا أن السيناريو العلاجي الخاص بنا يمكن استخدامه لتحسين نموذج اكتشاف الاحتيال لأي مخطط لمكافحة التصيد في المستقبل.
الملخص الانجليزي
Phishers usually evolve their web exploits to defeat current anti-phishing community. Accordingly, that becomes a serious web threat and puts both users and enterprises at the risks of identity theft and monetary losses day by day. In the literature, most computational efforts were dedicated to justify well-performed phishing detection against evolving phish exploits. However, facets like exploration of new and predictive features, selecting minimal and robust features compactness still raise as key challenges to optimize the detection scenarios over vast and strongly interrelated web. In this study, we proposed a set of new hybrid features, and refine it as few, maximum relevant, minimum redundant, and robust features as possible. In the presence of a machine learning classifier and some assessment criteria that recommended for this purpose, the reported results experimentally demonstrated that our remedial scenario could be used to optimize a phish detection model for any anti-phishing scheme in the future.
تاريخ النشر
20/11/2015
الناشر
Journal of Theoretical and Applied Information Technology (JATIT), Pakistan
الدكتورة هبة زهير زيدان | Dr. Hiba Zuhair | 4941