检索结果-南通市图书馆

URL Phishing Detection Using Particle Swarm Optimization and Data Mining

Computers, Materials & Continua 2022年第12期73卷 5625-5640页

作者： Saeed M.alshahrani Nayyar Ahmed Khan Jameel almalki waleed al shehri College of Computing and IT-Shaqra University Shaqra155572Saudi Arabia Department of Computer Science College of Computer in Al-LeithUmm Al-Qura UniversityMakkahSaudi Arabia

The continuous destruction and frauds prevailing due to phishing URLs make it an indispensable area for *** techniques are adopted in the detection process,including neural networks,machine learning,or hybrid techniques.A novel detection model is proposed that uses data mining with the Particle Swarm Optimization technique(PSO)to increase and empower the method of detecting phishing *** selection based on various techniques to identify the phishing candidates from the URL is *** this approach,the features mined from the URL are extracted using data mining *** features are selected on the basis of URL *** classification of these features identified by the data mining rules is done using PSO *** selection of features with PSO optimization makes it possible to identify phishing *** a large number of rule identifiers,the true positive rate for the identification of phishing URLs is maximized in this *** experiments show that feature selection using data mining and particle swarm optimization helps tremendously identify the phishing URLs based on the structure of the URL ***,it can minimize processing time for identifying the phishing website ***,the approach can be beneficial to identify suchURLs over the existing contemporary detecting models proposed before.

关键词： Phishing particle swarm optimization feature selection data mining classification cloud application

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