Abstract Internet har blivit en viktig del av vår dagliga sociala och finansiella verksamhet. Icke desto mindre kan internetanvändare vara sårbara för olika typer av webbhot, som kan orsaka ekonomiska skador, identitetsstöld, förlust av privat information, varumärkesskador och förlust av kundens förtroende för e-handel och onlinebanktjänster. Phishing betraktas som en form av webbhot som definieras som konsten att utge sig för att vara en webbplats för ett ärligt företag som syftar till att få konfidentiell information såsom användarnamn, lösenord och personnummer. Hittills finns det ingen lösning som kan fånga varje phishing attack. I den här artikeln föreslog vi en intelligent modell för att förutsäga phishing attacker baserade på artificiella neurala nätverk särskilt självstrukturerande neurala nätverk. Phishing är ett kontinuerligt problem där funktioner som är viktiga för att bestämma vilken typ av webbsidor förändras hela tiden. Därför måste vi ständigt förbättra nätverksstrukturen för att klara av dessa förändringar. Vår modell löser detta problem genom att automatisera processen för att strukturera nätverket och visar hög acceptans för bullriga data, feltolerans och hög förutsägelsenoggrannhet. Flera experiment utfördes i vår forskning, och antalet epoker skiljer sig åt i varje experiment. Av resultaten finner vi att alla producerade strukturer har hög generaliseringsförmåga.
Mohammad m.fl. REF föreslog en intelligent modell för att förutsäga phishing attacker baserade på artificiella neurala nätverk, särskilt, självstrukturerande neurala nätverk.
Predicting phishing websites based on self-structuring neural network
{'venue': 'Neural Computing and Applications', 'journal': 'Neural Computing and Applications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}