<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Дослідження та розробка методу виявлення фішингових веб-ресурсів з використанням алгоритмів машинного навчання

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

Робота присвячена проблемі автоматизованого виявлення шахрайських (фішингових) веб-сайтів.
The paper is devoted to the problem of automated detection of fraudulent (phishing) websites. A software module in

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Герасімова О. В. Дослідження та розробка методу виявлення фішингових веб-ресурсів з використанням алгоритмів машинного навчання // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27870.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (4)

  1. James G., Witten D., Hastie T., Tibshirani R. An Introduction to Statistical Learning: with Applications in R. New York : Springer, 2021. URL: https://www.statlearning.com/ .
  2. User Guide: 1.10. Decision Trees & Random Forests [Electronic resource] / Scikit-learn Developers. 2024. URL: https://scikitlearn.org/stable/modules/tree.html .
  3. Saha I., Sarma D., Chakma R. J. Phishing Attacks Detection using Machine Learning Approach. arXiv preprint. 2020. arXiv:2009.11116. URL: https://arxiv.org/pdf/2009.11116 .
  4. Гнатюк С. О., Кіндзерський В. В. Сучасні методи виявлення фішингових атак. ResearchGate. 2021. URL: https://www.researchgate.net/publication/338685858_MODERN_METHODS_OF_PHISHING_ATTACKS_DETECTION .