Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 26
DETECTING PHISHING WEBSITES USING SUPPORT VECTOR MACHINE ALGORITHM
2017
Dergi:  
PressAcademia Procedia
Yazar:  
Özet:

Cybersecurity is one of the most important areas which aims to protect computers or computer systems, networks, programs and data from an attack such as; financial systems, biometric security systems, military systems, personal information security etc. Nowadays, there are a lot of rule-based phishing detection systems which are created to help people who can't understand which URL is real and which one is fake URL address. This paper proposes a method with supervised machine learning that classifies the URLs to legitimate and phishing. By using support vector machine (SVM) classification, a machine-learning algorithm, with an MATLAB-based computer program to give a warning message to the users about the reliability of the web page. In this paper, phishing detection system is implemented with SVM to avoid the internet users from becoming a victim of phishers to do not lose financial and personal information. 

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler












PressAcademia Procedia

Alan :   Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 1.150
Atıf : 769
PressAcademia Procedia