Classification of Phishing Email Using Random Forest Machine Learning Technique
المؤلفون المشاركون
Akinyelu, Andronicus A.
Adewumi, Aderemi Oluyinka
المصدر
Journal of Applied Mathematics
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-03
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Phishing is one of the major challenges faced by the world of e-commerce today.
Thanks to phishing attacks, billions of dollars have been lost by many companies and individuals.
In 2012, an online report put the loss due to phishing attack at about $1.5 billion.
This global impact of phishing attacks will continue to be on the increase and thus requires more efficient phishing detection techniques to curb the menace.
This paper investigates and reports the use of random forest machine learning algorithm in classification of phishing attacks, with the major objective of developing an improved phishing email classifier with better prediction accuracy and fewer numbers of features.
From a dataset consisting of 2000 phishing and ham emails, a set of prominent phishing email features (identified from the literature) were extracted and used by the machine learning algorithm with a resulting classification accuracy of 99.7% and low false negative (FN) and false positive (FP) rates.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Akinyelu, Andronicus A.& Adewumi, Aderemi Oluyinka. 2014. Classification of Phishing Email Using Random Forest Machine Learning Technique. Journal of Applied Mathematics،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471202
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Akinyelu, Andronicus A.& Adewumi, Aderemi Oluyinka. Classification of Phishing Email Using Random Forest Machine Learning Technique. Journal of Applied Mathematics No. 2014 (2014), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471202
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Akinyelu, Andronicus A.& Adewumi, Aderemi Oluyinka. Classification of Phishing Email Using Random Forest Machine Learning Technique. Journal of Applied Mathematics. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471202
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-471202
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