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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.
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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.