Key points are not available for this paper at this time.
Résumé : Dans le paysage de la cybersécurité, l'assaut incessant des attaques de phishing constitue une menace persistante et multifacette, exploitant les vulnérabilités de la cognition humaine pour perpétrer des crimes allant du vol d'identité à la fraude financière et aux violations de données. En réponse à cette menace évolutive, nous présentons un système innovant et robuste de détection de sites web de phishing qui exploite des techniques avancées d'apprentissage automatique pour renforcer les défenses numériques des individus et des organisations. Notre système représente l'aboutissement d'efforts de recherche et développement visant à créer une solution complète capable d'identifier et de contrecarrer efficacement les tentatives de phishing à travers diverses plateformes en ligne. En intégrant une multitude de fonctionnalités couvrant l'analyse de la structure des URL, les attributs basés sur le contenu, les caractéristiques des certificats SSL et les modèles d'interaction des utilisateurs, notre système adopte une approche multifacette de la détection du phishing, lui permettant de distinguer avec une précision inégalée les sites web légitimes des sites malveillants.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Mrs. P. Sumathi
International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Mme P. Sumathi (Sat,) a étudié cette question.
www.synapsesocial.com/papers/68e6d431b6db6435876521e2 — DOI: https://doi.org/10.22214/ijraset.2024.60395
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: