![](/images/graphics-bg.png)
PhiBoost : a novel phishing detection model using adaptive boosting approach
العناوين الأخرى
فاي بوست : نموذج مبتكر لكشف التلصص على البيانات باستخدام نهج تعززي تكيفي
المؤلفون المشاركون
Abd al-Fattah, Iman
Awdah, Ammar
Qishtah, Ismail
المصدر
Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology
العدد
المجلد 7، العدد 1 (31 مارس/آذار 2021)، ص ص. 64-73، 10ص.
الناشر
جامعة الأميرة سمية للتكنولوجيا
تاريخ النشر
2021-03-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Every day, cyberattacks increase and use different strategies.
One of the most common cyberattacks is Phishing, where the attacker collects sensitive and confidential information by pretending as a trusted party.
Different traditional strategies have been introduced for anti-phishing, such as blacklisted, heuristic search and visual similarity.
Most of these traditional methods have a high false rate and take a long time to detect the phishing website.
New modes have been introduced using machine learning techniques which improve the detection’s accuracy.
Machine learning techniques require a huge amount of data called features that are collected from different websites.
These collected features are classified into four categories.
This paper introduces a novel detection model by utilizing features’ selection to pick up the highly correlated features with the class label.
The phase of features’ selection employs independent significance features library from MATLAB and heat-map from Python to find the highly correlated features.
Then, the proposed model uses an adaptive boosting approach which consists of multiple classifiers to increase the model’s accuracy.
The proposed model produces an extremely high predictive accuracy of approximately 99%.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Awdah, Ammar& Qishtah, Ismail& Abd al-Fattah, Iman. 2021. PhiBoost : a novel phishing detection model using adaptive boosting approach. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology،Vol. 7, no. 1, pp.64-73.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1416141
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Awdah, Ammar…[et al.]. PhiBoost : a novel phishing detection model using adaptive boosting approach. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology Vol. 7, no. 1 (Mar. 2021), pp.64-73.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1416141
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Awdah, Ammar& Qishtah, Ismail& Abd al-Fattah, Iman. PhiBoost : a novel phishing detection model using adaptive boosting approach. Jordanian Journal of Computetrs and Information Technology. 2021. Vol. 7, no. 1, pp.64-73.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1416141
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references : p. 71-73
رقم السجل
BIM-1416141
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
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
![](/images/kashef-image.png)