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Le phishing est l'une des attaques les plus courantes et les plus dangereuses parmi les cybercrimes. L'objectif de ces attaques est de voler les informations utilisées par les individus et les organisations. Le site de phishing apparaît comme un site légitime et dirige l'utilisateur vers une page où il doit saisir ses données personnelles sur le faux site. Les sites de phishing contiennent divers indices dans leur contenu et des informations sur le navigateur Web. Parmi les travaux antérieurs sur la détection du phishing, citons l'approche de l'apprentissage automatique et la logique floue.…mehr

Produktbeschreibung
Le phishing est l'une des attaques les plus courantes et les plus dangereuses parmi les cybercrimes. L'objectif de ces attaques est de voler les informations utilisées par les individus et les organisations. Le site de phishing apparaît comme un site légitime et dirige l'utilisateur vers une page où il doit saisir ses données personnelles sur le faux site. Les sites de phishing contiennent divers indices dans leur contenu et des informations sur le navigateur Web. Parmi les travaux antérieurs sur la détection du phishing, citons l'approche de l'apprentissage automatique et la logique floue. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent traiter efficacement de grands ensembles de données et les performances des techniques basées sur l'apprentissage automatique dépendent des types de classificateurs et des caractéristiques utilisés. Dans la méthode proposée, l'apprentissage profond est utilisé pour mettre en oeuvre le système lp pour détecter le site 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.