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

Author(s) -

Maria Luiza de Morais Barros,

Carlo Silva,

Péricles Miranda

Publication year - 2019

Publication title -

anais do encontro nacional de inteligência artificial e computacional (eniac)

Language(s) - Portuguese

Resource type - Conference proceedings

ISSN - 2763-9061

DOI - 10.5753/eniac.2019.9285

Subject(s) - computer science , phishing , business , the internet , world wide web

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.

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