Comparación de técnicas de machine learning para la detección de phishing

Andrés Eduardo Moncada-Vargas
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Abstract

El phishing es el robo de datos personales a través de una página web falsa donde se le pide al usuario ingresar sus datos para validar su identidad frente a una supuesta entidad legítima. En este trabajo, se compararon técnicas de machine learning y se determinó que la técnica bosque aleatorio es la más efectiva en casos donde las características de las páginas tengan un valor exacto, y árbol de decisión es la más efectiva en casos donde las características hayan sido analizadas y se haya determinado una clasificación en base a dicha característica.
网络钓鱼检测的机器学习技术比较
网络钓鱼是通过一个虚假的网站窃取个人数据,在这个网站上,用户被要求输入他们的数据,以验证他们与所谓的合法实体的身份。在这个工作,技术比较machine learning和技术研究发现,随机森林是更有效的情况下,页面有一个确切的价值特性决定,和树是最有效的案件分析的特点在哪里已经确定根据该特性分类。
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