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Erkennung von Phishing-Websites mit Random-Forest-Algorithmus

R. Pradeep Kumar Reddy, G. Madhavi (Autoren)

Buch | Softcover

72 Seiten

2022
Verlag Unser Wissen
9786204668116 (ISBN)

Titel nicht im Sortiment

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Das Web ist zu einem grundlegenden Bestandteil unserer gewöhnlichen sozialen und monetären Aktivitäten geworden. Website-Phishing kann als Imitation einer vertrauten Website dargestellt werden, um heikle Daten von Online-Clients zu erhalten, z. B. Benutzernamen und Passwörter. Phishing ist ein Website-Betrug mit der Erwartung, die sensiblen Daten von Online-Kunden zu verfolgen und zu übernehmen. Der Angreifer trickst den Kunden mit Social-Designing-Verfahren wie SMS, Sprache, E-Mail, Website und Malware aus. Diese Arbeit zeigt verschiedene Grenzen auf, um Websites als Phishing oder authentisch zu identifizieren. Da die Komponentenextraktion der Hauptteil dieser Arbeit ist, wurden verschiedene Elementgrenzen angegeben, aus denen man die vorteilhaften Grenzen für die zusätzliche Anordnung der Eingangsseite als authentisch oder Phishing auswählen kann. Der SVM-Klassifikator wird langsamer, wenn die Informationsgröße größer wird und die Genauigkeitsrate niedrig ist. Um diesen Nachteil zu überwinden, wurde ein Random-Forest-Algorithmus vorgeschlagen. Es kann die Websites als legitim oder nicht legitim klassifizieren und auch die Genauigkeitsrate verbessern.

Arbeitet als Assistenzprofessor in der Abteilung für CSE am YSR Engineering College der YVU mit Lehrerfahrung von 17 Jahren. Abgeschlossene Promotion in digitaler Bildverarbeitung im Jahr 2020. Er veröffentlichte 47 Artikel in verschiedenen nationalen und internationalen Zeitschriften und nahm an 18 Konferenzen teil. Seine Forschungsinteressen sind digitale Bildverarbeitung und Kryptografie.

Erscheinungsdatum	13.05.2023
Sprache	deutsch
Maße	150 x 220 mm
Gewicht	125 g
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Netzwerke
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Web / Internet
Schlagworte	Legitimation • Merkmalsextraktion • Phising-Erkennung • Websites
ISBN-13	9786204668116 / 9786204668116
Zustand	Neuware