مشاهده مشخصات مقاله
تشخیص حملات فیشینگ به کمک یک استخراج ویژگی موثر مبتنی بر شبکه عصبی خودرمزنگار
|
نویسنده (ها) |
|
|
مربوط به کنفرانس |
بیست و هفتمین کنفرانس بین الملی انجمن کامپیوتر ایران |
|
چکیده |
حملات فیشینگ به گونه‌ای از حملات گفته می‌شود که در آن تلاش می‌شود یک کاربر به صفحات تقلبی از وب‌سایت‌های مهم و پرکاربرد هدایت شود. صفحات جعلی در بسیاری از موارد، بسیار شبیه به صفحات اصلی می‌باشند و همین موضوع می‌تواند کاربران را با مشکلات مختلفی مواجه سازد. به عنوان مثال ممکن است برای دست‌یابی به اطلاعات ایمیل، یک کاربر به صفحه‌ی ورود جعلی از جی‌میل یا یاهومیل هدایت شود. تشخیص به موقع این‌گونه حملات به منظور حفظ حریم خصوصی و نیز افزایش امنیت افراد در تراکنش‌های مالی آنلاین، یکی از چالش‌های اخیر است. در این مقاله یک روش مبتنی بر شبکه عصبی خودرمزنگار به منظور استخراج ویژگی موثر و طبقه‌بندی حملات فیشینگ اینترنتی معرفی شده است که در این روش، برای هر کلاس یک شبکه‌ی خودرمزنگار به منظور استخراج ویژگی، به صورت غیرنظارتی آموزش داده می‌شود تا هر شبکه بتواند ویژگی‌های هر کلاس را به صورت موثر استخراج کند. پس از آن، به کمک تابع بیشینه‌ی هموار، هر دو شبکه به صورت نظارتی و به کمک داده‌های آموزشی، آموزش داده می‌شوند. نتایج بدست آمده به خوبی نشان می‌دهند که روش بکار گرفته شده قادر است دقت بالاتری نسبت به روش پرسپترون چند لایه و دیگر روش‌های طبقه‌بندی فراهم آورد. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : ۱٠٠,٠٠٠ ریال
-
برای دانشجویان عضو انجمن : ۲٠,٠٠٠ ریال
-
برای اعضای عادی انجمن : ۴٠,٠٠٠ ریال
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}