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El phishing es uno de los ataques más comunes y peligrosos entre los ciberdelitos. El objetivo de estos ataques es robar la información que utilizan las personas y las organizaciones. El sitio web de phishing aparecerá igual que el sitio web legítimo y dirige al usuario a una página para que introduzca sus datos personales en el sitio web falso. Los sitios web de phishing contienen varias pistas en sus contenidos e información basada en el navegador web. Algunos de los trabajos anteriores en la detección del phishing son el enfoque de aprendizaje automático y la lógica difusa. Los algoritmos…mehr

Produktbeschreibung
El phishing es uno de los ataques más comunes y peligrosos entre los ciberdelitos. El objetivo de estos ataques es robar la información que utilizan las personas y las organizaciones. El sitio web de phishing aparecerá igual que el sitio web legítimo y dirige al usuario a una página para que introduzca sus datos personales en el sitio web falso. Los sitios web de phishing contienen varias pistas en sus contenidos e información basada en el navegador web. Algunos de los trabajos anteriores en la detección del phishing son el enfoque de aprendizaje automático y la lógica difusa. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden manejar grandes conjuntos de datos de manera eficiente y el rendimiento de las técnicas basadas en el aprendizaje automático depende de los tipos de clasificadores y las características utilizadas. En el método propuesto se utiliza Deep Learning para implementar el sistema lp para detectar el sitio web de phishing.
Autorenporträt
La Dra. M. Humera Khanam ha estado trabajando como profesora en el Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería de la Universidad Sri Venkateswara, Tirupati, Andhra Pradesh. Tiene 24 años de experiencia docente. Sus áreas de interés incluyen la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Automático, el Procesamiento del Habla y del Lenguaje, la Interacción Persona-Ordenador y los Big Data.