Phishing är ett av de allvarliga webbhot som innebär att härma autentiserade webbplatser för att lura användare för att få sin ekonomiska information. Phishing har orsakat ekonomisk skada för de olika intressenterna på nätet. Det är massivt i storleksordningen hundratals miljoner; därför är det viktigt att minimera denna risk. Att klassificera webbplatser till "fishy" och legitima typer är en primär uppgift inom datautvinning som säkerhetsexperter och beslutsfattare hoppas på att förbättra särskilt när det gäller detektionshastigheten och tillförlitligheten av resultaten. Ett sätt att säkerställa resultatens tillförlitlighet och förbättra prestanda är att tidigt identifiera en uppsättning relaterade funktioner så att datadimensionaliteten minskar och irrelevanta funktioner kastas. För att öka tillförlitligheten av förbehandling, föreslår denna artikel en ny funktion urvalsmetod som kombinerar poäng av flera kända metoder för att minimera avvikelser i resultat funktionsval. Den föreslagna metoden har tillämpats på problemet med webbfiske klassificering för att visa sina för- och nackdelar när det gäller att identifiera relevanta funktioner. Resultat mot en säkerhetsdatauppsättning visar att den föreslagna förbehandlingsmetoden kunde härleda nya funktioner datauppsättningar som när minerad genererar hög konkurrenskraft klassificerare med hänvisning till detektionshastighet jämfört med resultat som erhållits från andra funktioner urvalsmetoder.
Rajab m.fl. REF genererade nya poäng genom att kombinera två funktionsvalsmetoder (IG,CHI) för phishing klassificering på webbplatsen.
New Hybrid Features Selection Method: A Case Study on Websites Phishing
{'venue': 'Security and Communication Networks', 'journal': 'Security and Communication Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}