بهبود تشخیص وبگاه های جعل شده با استفاده از طبقه بندی کننده شبکه عصبی مصنوعی چند لایه با الگوریتم بهینه سازی شیرمورچه
- سال انتشار: 1402
- محل انتشار: دوفصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران، دوره: 15، شماره: 55
- کد COI اختصاصی: JR_AICTI-15-55_016
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 53
نویسندگان
موسسه آموزش عالی اشراق
چکیده
در حملات فیشینگ یک وبگاه جعلی از روی وبگاه اصلی جعل میگردد که ظاهر بسیار شبیه به وبگاه اصلی دارد. فیشر یا سارق آنلاین برای هدایت کاربران به این وبگاهها، معمولا لینکهای جعلی را در ایمیل قرار داده و برای قربانیان خود ارسال نموده و با روشهای مهندسی اجتماعی سعی در فریب کاربران و مجاب نمودن آنها برای کلیک روی لینکهای جعلی دارد. حملات فیشینگ زیان مالی قابل توجهای دارند و بیشتر روی بانکها و درگاههای مالی متمرکز هستند. روشهای یادگیری ماشین یک روش موثر برای تشخیص حملات فیشینگ است اما این مشروط به انتخاب بهینه ویژگی است. انتخاب ویژگی باعث میشود فقط ویژگیهای مهم به عنوان ورودی یادگیری در نظر گرفته شوند و خطای تشخیص حملات فیشینگ کاهش داده شود. در روش پیشنهادی برای کاهش دادن خطای تشخیص حملات فیشینگ یک طبقهبندی کننده شبکه عصبی مصنوعی چند لایه استفاده شده که فاز انتخاب ویژگی آن با الگوریتم بهینهسازی شیرمورچه انجام میشود. ارزیابی و آزمایشها روی مجموعه داده Rami که مرتبط با فیشینگ است نشان میدهد روش پیشنهادی دارای دقتی در حدود ۹۸.۵۳ % است و نسبت به شبکه عصبی مصنوعی چند لایه خطای کمتری دارد. روش پیشنهادی در تشخیص حملات فیشینگ از روشهای یادگیری BPNN ، SVM ، NB ، C۴.۵ ، RF و kNN با سازوکار انتخاب ویژگی توسط الگوریتم PSO دقت بیشتری دارد.کلیدواژه ها
حملات فیشینگ، انتخاب ویژگی، الگوریتم بهینهسازی شیر مورچه، صفحات جعلی، لینکهای جعلیاطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.