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

Інформаційна технологія передбачення фішингових сайтів

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

Розглядається інформаційна технологія передбачення фішингових сайтів за такими ознаками як довжина URL та кількість символів «.», «,», «-», «_», «+», «*», що міститься в URL посиланні сайта. Передбачання здійснюється за допомогою методів машинного навчання шляхом вирішення задачі бінарної класифікації.
The article considers the information technology for predicting phishing sites based on such features as the length of the URL and the number of characters «.», «,», «-», «_», «+», «*», contained in the URL link of the site. Prediction is performed using machine learning methods by solving a binary classification problem.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

978-617-8163-14-3

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Литвиненко Д. О., Козачко О. М. Інформаційна технологія передбачення фішингових сайтів // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/21263.

Зібрання

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (3)

  1. Як вберегти себе від шахрайства [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://cases.media/en/article/yak-vberegti-sebe-vid-shakhraistva-oznaki-fishingovikh-saitiv.
  2. Web Page Phishing Dataset [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.kaggle.com/datasets/danielfernandon/web-page-phishing-dataset/data?select=webpage-phishing.csv.
  3. Штовба С.Д., Козачко О.М. Machine learning: стартовий курс : електронний навчальний посібник. Вінниця : ВНТУ, 2020. – 81 с.