Trots toppmoderna lösningar för att upptäcka phishing attacker, finns det fortfarande en brist på noggrannhet för detektionssystem i online-läge som leder till kryphål i webbaserade transaktioner. I denna forskning föreslås ett nytt ramverk som kombinerar ett neuralt nätverk med förstärkning lärande för att upptäcka phishing attacker i online-läge för första gången. Den föreslagna modellen har förmågan att anpassa sig för att producera ett nytt phishing e-post detektionssystem som återspeglar förändringar i nyligen utforskade beteenden, vilket uppnås genom att anta idén om att förstärka lärande för att förbättra systemet dynamiskt över tiden. Den föreslagna modellen lösa problemet med begränsade dataset genom att automatiskt lägga till fler e-postmeddelanden till o ochine dataset i online-läge. En ny algoritm föreslås för att utforska nya phishing beteenden i den nya datasetet. Genom rigorösa tester med hjälp av de välkända datamängderna visar vi att den föreslagna tekniken kan hantera nolldagarsfiskeattacker med höga prestandanivåer som uppnår hög noggrannhet, TPR och TNR på 98,63 %, 99,07 % respektive 98,19 %. Dessutom visar den låg FPR och FNR, 1,81 respektive 0,93%. Jämförelse med andra liknande tekniker på samma datauppsättning visar att den föreslagna modellen överträffar de befintliga metoderna.
REF föreslog ett kombinerat neuralt nätverk och förstärkning lärande för att re°ect förändringar i nya mönster metod.
Detection of Online Phishing Email using Dynamic Evolving Neural Network Based on Reinforcement Learning
{'venue': 'Decis. Support Syst.', 'journal': 'Decis. Support Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}