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

Застосування наївного баєсівського класифікатора для аналізу фішингових повідомлень

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

У роботі розглянуто застосування наївного баєсівського класифікатора для задачі виявлення фішингових електронних повідомлень. Запропоновано повний підхід до обробки текстових даних, що включає попереднє очищення, лематизацію та формування словникової моделі. Побудовано ймовірнісну модель з використанням апріорних та умовних ймовірностей, а також реалізовано функцію класифікації на основі MAP-оцінки.
This paper explores the application of a Naive Bayes classifier to the task of detecting phishing emails. A comprehensive text processing pipeline is proposed, including cleaning, lemmatization, and dictionary-based modeling.

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Горпиніч Є. О., Жуков С. О. Застосування наївного баєсівського класифікатора для аналізу фішингових повідомлень // 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/26299.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (1)

  1. 4. User Guide. Naive Bayes. URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.html . Florentina T. Hristea. The Nave Bayes Model for Unsupervised Word Sense Disambiguation: Aspects Concerning Feature Selection (SpringerBriefs in Statistics). 2013. Notebook Naive Bayes classifier. URL: https://www.kaggle.com/code/horpynichelizaveta/naive-bayes-classifier Phishing Email Detection Dataset. URL: https://www.kaggle.com/datasets/subhajournal/phishingemails