Засіб виявлення фішингових атак URL з використанням нейромережевого підходу
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
The paper considers the problem of detecting phishing attacks in information systems based on URL analysis. An approach based on machine learning methods, in particular Support Vector Machine, is proposed. The main features of phishing URLs are identified, which allow their classification. The effectiveness of the model is evaluated using accuracy, precision, and recall metrics, confirming the feasibility of intelligent approaches in cybersecurity tasks.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Резедент О. О. Засіб виявлення фішингових атак URL з використанням нейромережевого підходу // 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/29354.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (1)
- Гайдур Г. І., Гахов С. О., Марченко В. В. Концептуальна модель виявлення фішингових атак на основі методів опорних векторів // Сучасний захист інформації. – 2024. Toliupa S., Buchyk S., Shabanova A., Buchyk O. The Method for Determining the Degree of Suspiciousness of a Phishing URL // Taras Shevchenko National University of Kyiv. – Kyiv, Ukraine. Глибоке навчання (Deep Learning): основи, принципи та застосування [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://foxminded.ua/deep-learning/