Adoção da seleção de características como mecanismo antiphishing: aplicabilidade e impactos

Phishing websites são páginas falsas que enganam as vítimas, passando-se por sites legítimos de bancos ou empresas para obterem informações pessoais sem o consentimento delas. Embora algoritmos de aprendizagem tenham sido largamente utilizados para a detecção de phishing, não existe um consenso sobre que atributos são relevantes para uma melhor descrição de uma página maliciosa. Este artigo apresenta um estudo experimental que investiga e analisa o grau de relevância de atributos em diferentes bases de dados de phishing. Os resultados mostraram que uma metodologia adequada para a seleção de atributos é capaz de reduzir o custo computacional do processo de classificação, e ainda alcançar resultados satisfatórios de acurácia e F1 Score.