Розмір шрифта: 

Анотація: У роботі розглянуто проблему виявлення фішингових атак в інформаційних системах на основі аналізу URL-адрес. Запропоновано підхід, що базується на використанні методів машинного навчання, зокрема методу опорних векторів. Визначено основні ознаки фішингових URL, що дозволяють здійснювати їх класифікацію. Проведено аналіз ефективності моделі за метриками точності, прецизійності та чутливості, що підтверджує доцільність використання інтелектуальних підходів у задачах кібербезпеки

URL Phishing Attack Detection Tool Using a Neural Network Approach

Abstract: 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

фішинг; URL-атаки; кабербезпека; машинне навчання; SVM; класифікація; phishing; URL attacks; cybersecurity; machine learning; SVM; classification;