يحفز الاستخدام الواسع النطاق لخدمات الويب المحتالين على ظهور المزيد والمزيد من رسائل البريد الإلكتروني والمواقع الإلكترونية المخادعة باعتبارها تهديدات لا تنتهي للأمن السيبراني. تفرض هذه التحديات المعقدة باستمرار على الباحثين تطوير أساليب كشف أكثر كفاءة جنبًا إلى جنب مع الأساليب السائدة ، مثل مناهج اكتشاف التصيد الهجين التي تتضمن ميزات مختلطة ومصنفات التعلم الآلي وطرق اختيار الميزات. ومع ذلك ، تظل طرق الكشف هذه غير كفؤة في أداء التصنيف على البيانات الواسعة وغير المتوازنة على الويب. يُعزى ذلك إلى الاختيار المحدود للميزات ذات الصلة وغير الزائدة عن الحاجة من العدد الهائل من الميزات المختلطة ، والنتائج المتغيرة لاختيار الميزة في الظروف الواقعية. في هذا الموضوع ، تستعرض هذه الورقة البحث البارز وتسلط الضوء على قيودها مع التركيز بشكل خاص على كيفية تحسينها لتصعيد أداء الكشف. إن الرؤى المكتسبة من الاستقصاء تعيد ذكر خصائص إضافية وتقترحها لتعزيز جوانب معينة من اتجاه البحث الحالي. من المأمول أن تساعد هذه الورقة الباحثين في كيفية تطوير مناهج الكشف في ظل وجود أفضل جودة لنتائج اختيار الميزة.
الملخص الانجليزي
The widespread use of web services motivates phishers to emerge more and more deceptive emails and websites as their never-ending threats to cyber security. These continuously intricate challenges enforce researchers to develop more proficient detection approaches alongside the prevalent ones, such as hybrid phishing detection approaches that incorporate hybrid features, machine learning classifiers, and feature selection methods. However, these detection approaches remain incompetent in classification performance over the vast and imbalanced data of the web. This is attributed to the limited selection of relevant and non-redundant features from the massive number of hybrid ones, and to the variant outcomes of feature selection in the realistic conditions. In this topic, this paper surveys prominent research and highlights their limitations with a particular emphasis on how they could be improved to escalate detection performance. Insights gained from survey restate additional peculiarities and suggest them to promote certain facets of the current research trend. It is hoped that this paper will help researchers on how to develop detection approaches in the presence of the best quality of feature selection outcome.
تاريخ النشر
01/01/2016
الناشر
International Journal of Intelligent Systems and Applications, Inderscience Publisher/England
الدكتورة هبة زهير زيدان | Dr. Hiba Zuhair | 4951