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O phishing é um dos ataques mais comuns e perigosos entre os cibercrimes. O objectivo destes ataques é o de roubar a informação utilizada por indivíduos e organizações. O site de phishing aparecerá o mesmo que o site legítimo e direcciona o utilizador para uma página para introduzir os dados pessoais do utilizador no site falso. Os sites de phishing contêm várias dicas nos seus conteúdos e informações baseadas em navegadores da Internet. Algum do trabalho anterior na detecção de phishing é a abordagem Machine Learning e a lógica fuzzy. Os algoritmos de Aprendizagem Automática podem tratar…mehr

Produktbeschreibung
O phishing é um dos ataques mais comuns e perigosos entre os cibercrimes. O objectivo destes ataques é o de roubar a informação utilizada por indivíduos e organizações. O site de phishing aparecerá o mesmo que o site legítimo e direcciona o utilizador para uma página para introduzir os dados pessoais do utilizador no site falso. Os sites de phishing contêm várias dicas nos seus conteúdos e informações baseadas em navegadores da Internet. Algum do trabalho anterior na detecção de phishing é a abordagem Machine Learning e a lógica fuzzy. Os algoritmos de Aprendizagem Automática podem tratar grandes conjuntos de dados de forma eficiente e o desempenho das técnicas baseadas na aprendizagem automática depende dos tipos de classificadores, e das características utilizadas. No método proposto, a Aprendizagem Profunda é utilizada para implementar o sistema lp para detectar o website 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.