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Il phishing è uno degli attacchi più comuni e pericolosi tra i crimini informatici. Lo scopo di questi attacchi è rubare le informazioni utilizzate da individui e organizzazioni. Il sito web di phishing appare come un sito web legittimo e indirizza l'utente a una pagina in cui inserire i propri dati personali sul sito web falso. I siti web di phishing contengono vari suggerimenti nei loro contenuti e informazioni basate sul browser web. Alcuni dei lavori precedenti nel rilevamento del phishing sono l'approccio Machine Learning e la logica fuzzy. Gli algoritmi di Machine Learning possono…mehr

Produktbeschreibung
Il phishing è uno degli attacchi più comuni e pericolosi tra i crimini informatici. Lo scopo di questi attacchi è rubare le informazioni utilizzate da individui e organizzazioni. Il sito web di phishing appare come un sito web legittimo e indirizza l'utente a una pagina in cui inserire i propri dati personali sul sito web falso. I siti web di phishing contengono vari suggerimenti nei loro contenuti e informazioni basate sul browser web. Alcuni dei lavori precedenti nel rilevamento del phishing sono l'approccio Machine Learning e la logica fuzzy. Gli algoritmi di Machine Learning possono gestire in modo efficiente grandi insiemi di dati e le prestazioni delle tecniche basate sull'apprendimento automatico dipendono dai tipi di classificatori e dalle caratteristiche utilizzate. Nel metodo proposto, il Deep Learning viene utilizzato per implementare il sistema lp per rilevare il sito web di 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.