DOI: https://doi.org/10.36719/2663-4619/116/42-45
Səyyad İbrahimov
Azərbaycan Texniki Universiteti
https://orcid.org/0009-0005-9224-6853
ibrahimovsayyad01@gmail.com
Fişinq hücumlarının aşkarlanmasında klassik mətn təsnifat
metodlarının tətbiqi
Xülasə
Fişinq hücumları kibertəhlükəsizlik sahəsində ən geniş yayılmış və təhlükəli sosial mühəndislik üsullarından biri olaraq qalır. Bu hücumlar istifadəçiləri aldatmaqla onların şəxsi məlumatlarını ələ keçirməyə yönəlib. Bu problemin qarşısını almaq üçün effektiv və avtomatlaşdırılmış aşkarlama metodlarına ehtiyac vardır. Bu tədqiqatda klassik mətn təsnifatı yanaşmalarının fişinq mesajlarının aşkarlanmasında tətbiqi araşdırılır. Tədqiqat çərçivəsində Naive Bayes, Support Vector Machines (SVM), Decision Tree və Logistic Regression kimi ənənəvi təsnifat modellərinin fişinq və qeyri-fișinq mətnləri ayırd etmə qabiliyyəti qiymətləndirilmişdir. Bu metodların tətbiqi üçün əvvəlcə mətnlərdən xüsusiyyətlərin çıxarılması (TF-IDF, n-gramlar və s.) və məlumatların təmizlənməsi mərhələləri həyata keçirilmişdir. Modellərin effektivliyi dəqiqlik, həssaslıq, xatırlama və F1 dəyəri kimi qiymətləndirmə meyarları əsasında təhlil olunmuşdur.
Açar sözlər: fişinq, kibertəhlükəsizlik, mətn təsnifatı, avtomatlaşdırılmış aşkarlama, süni intellektin tətbiqi