نموذج ذكي جديد للكشف عن مواقع التصيد الاحتيالي

خلاصة

في هذا البحث، نقترح إصدارًا جديدًا من خوارزمية الشبكة العصبية لتعزيز دقة اكتشاف هجمات التصيد الاحتيالي على مواقع الويب. تم تقديم الخوارزمية المقترحة لتحديث الأوزان على شبكة متعددة الطبقات. بدأت الخوارزمية المحدثة في البداية بجمع البيانات وتخزينها في مجموعة بيانات موقع التصيد الاحتيالي. قمنا بمقارنة أداء الشبكة العصبية مع العديد من خوارزميات التعلم الآلي. تعتبر طريقة اختيار الميزات المطبقة بواسطة خوارزميات الشبكة العصبية المحسنة فعالة في التقاط الخصائص مع نتائج معقولة. تتضمن تقنيات الشبكة العصبية نموذجًا مبتكرًا للكشف عن التصيد الاحتيالي لاستخراج ميزات وأنماط التصيد الاحتيالي المهمة. تقييم دقة الطريقة المقترحة. تقيس الدقة مواقع التصيد الاحتيالي التي تم اكتشافها بشكل صحيح باعتبارها مواقع ويب موثوقة من بين جميع الحالات. الاستنتاج الرئيسي الذي تم التوصل إليه من هذا البحث هو مدى فعالية الشبكة العصبية في اكتشاف هجمات التصيد الاحتيالي على مواقع الويب. وبالإضافة إلى ذلك، فإن الطريقة التزايدية المستخدمة للجمع بين مجموعات البيانات المختلفة قدمت رؤية جيدة. يمكننا أن نستنتج أن معدل الدقة يعتمد على عدد الميزات وحجم مجموعة البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يساعد النموذج المقترح على تجنب فقدان المعرفة التراكمية مع مرور الوقت وحتى مع تغيير خصائص مواقع التصيد الاحتيالي فيما يتعلق بمصممي ومطوري هذه المواقع.