Abstrakt. I detta dokument utvärderar vi prestandan hos maskininlärningsbaserade metoder för detektion av nätfiskeplatser. I vårt tidigare arbete [1] försökte vi använda en maskininlärningsteknik för att förbättra detektionsnoggrannheten. Vår preliminära utvärdering visade att den AdaBoost-baserade detektionsmetoden kan uppnå högre detektionsnoggrannhet än den traditionella detektionsmetoden. Här utvärderar vi prestanda 9 maskininlärning tekniker inklusive AdaBoost, Packning, Stöd Vektor Maskiner, Klassificering och regression träd, Logistik Regression, Random Forests, Neural Networks, Naive Bayes, och Bayesian Additive Regression Trees. Vi låter dessa maskininlärning tekniker kombinera heuristik, och även låta maskininlärning-baserade detektionsmetoder skilja phishing platser från andra. Vi analyserar vårt dataset, som består av 1.500 phishing platser och 1.500 legitima platser, klassificera dem med hjälp av de maskininlärning-baserade detektionsmetoder, och mäta prestanda. I vår utvärdering använde vi f1-mått, felfrekvens och area under ROC-kurvan (AUC) som prestandamått tillsammans med våra krav på detektionsmetoder. Det högsta f1-måttet är 0,8581, det lägsta felet är 14,15%, och det högsta AUC är 0,9342, som alla observeras i fallet AdaBoost. Vi observerar också att 7 av 9 maskininlärningsbaserade detektionsmetoder överträffar den traditionella detektionsmetoden.
Vårt tidigare arbete använde 9 maskininlärning tekniker REF.
An evaluation of machine learning-based methods for detection of phishing sites
{'venue': 'ICONIP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}