Deep Learning-Based Efficient Model Development for Phishing Detection Using Random Forest and BLSTM Classifiers
المؤلفون المشاركون
Khan, Sulaiman
Nazir, Shah
Wang, Shan
Xu, Chuyi
Hafeez, Abdul
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-09-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the increase in the number of electronic devices and developments in the communication system, security becomes one of the challenging issues.
Users are interacting with each other through different heterogeneous devices such as smart sensors, actuators, and many other devices to process, monitor, and communicate different scenarios of real life.
Such communication needs a secure medium through which users can communicate in a secure and reliable way so that their information may not be lost.
The proposed study is an endeavor toward the detection of phishing by using random forest and BLSTM classifiers.
The experimental results of the proposed study are promising in phishing detection, and the study reflects the applicability of the proposed algorithms in the information security.
The experimental results show that the BLSTM-based phishing detection model is prominent in ensuring the network security by generating a recognition rate of 95.47% compared to the conventional RF-based model that generates a recognition rate of 87.53%.
This high recognition rate for the BLSTM-based model reflects the applicability of the proposed model for phishing detection.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Shan& Khan, Sulaiman& Xu, Chuyi& Nazir, Shah& Hafeez, Abdul. 2020. Deep Learning-Based Efficient Model Development for Phishing Detection Using Random Forest and BLSTM Classifiers. Complexity،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144507
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Shan…[et al.]. Deep Learning-Based Efficient Model Development for Phishing Detection Using Random Forest and BLSTM Classifiers. Complexity No. 2020 (2020), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144507
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Shan& Khan, Sulaiman& Xu, Chuyi& Nazir, Shah& Hafeez, Abdul. Deep Learning-Based Efficient Model Development for Phishing Detection Using Random Forest and BLSTM Classifiers. Complexity. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1144507
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1144507
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر