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.
Kurumsal Referanslarımız SED Quartile İstatistik S.S.S. Kullanım Kılavuzu Bize Ulaşın
Kurumsal Başvuru Dergi Başvurusu
Türkçe English
 Görüntüleme 19
 İndirme 2
Menü
Mendeley
Endnote
K-NEAREST NEIGHBOUR CLASSIFIER FOR URL-BASED PHISHING DETECTION MECHANISM
2023
Dergi:  
Turkish Journal of Computer and Mathematics Education
Yazar:  
Özet:

Phishing attack is the simplest way to obtain sensitive information from innocent users. Aim of the phishers is to acquire critical information like username, password, and bank account details. Cyber security persons are now looking for trustworthy and steady detection techniques for phishing websites detection. This project deals with machine learning technology for detection of phishing URLs by extracting and analyzing various features of legitimate and phishing URLs. In addition, the main motive of this research is to detect phishing URLs as well as narrow down to best machine learning algorithm by comparing accuracy of each algorithm.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler
1. Makine Öğrenmesi Yöntemleri Kullanılarak Oltalama Websitelerinin Tespiti
2018


  Detaylar
 PDF Görüntüle
2. DETECTING PHISHING WEBSITES USING SUPPORT VECTOR MACHINE ALGORITHM
2017


  Detaylar
 PDF Görüntüle
3. Examining Login URLS to Identify Phishing Threats
2023


  Detaylar
 PDF Görüntüle
4. Ensemble Machine Learning Model for Phishing Intrusion Detection and Classification from URLs
2023


  Detaylar
 PDF Görüntüle
5. Ensemble Machine Learning Model for Phishing Intrusion Detection and Classification from URLs
2023


  Detaylar
 PDF Görüntüle
6. Review of Intelligent Techniques for Intrusion Detection Systems in Network Environments
2021


  Detaylar
 PDF Görüntüle
Turkish Journal of Computer and Mathematics Education

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 1.706
Atıf : 100
2023 Impact/Etki : 0.071
Detaylı İncele
Turkish Journal of Computer and Mathematics Education