Adoção da seleção de características como mecanismo antiphishing: aplicabilidade e impactos

  • Mateus Barros Universidade Federal Rural de Pernambuco
  • Carlo Silva UFPE
  • Péricles Miranda UFRPE

Resumo


Phishing websites são páginas falsas que enganam as vítimas, passando-se por sites legítimos de bancos ou empresas para obterem informações pessoais sem o consentimento delas. Embora algoritmos de aprendizagem tenham sido largamente utilizados para a detecção de phishing, não existe um consenso sobre que atributos são relevantes para uma melhor descrição de uma página maliciosa. Este artigo apresenta um estudo experimental que investiga e analisa o grau de relevância de atributos em diferentes bases de dados de phishing. Os resultados mostraram que uma metodologia adequada para a seleção de atributos é capaz de reduzir o custo computacional do processo de classificação, e ainda alcançar resultados satisfatórios de acurácia e F1 Score.

Palavras-chave: Anti-phishing, Seleção de características, Classificação

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Publicado
15/10/2019
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BARROS, Mateus; SILVA, Carlo; MIRANDA, Péricles. Adoção da seleção de características como mecanismo antiphishing: aplicabilidade e impactos. In: ENCONTRO NACIONAL DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E COMPUTACIONAL (ENIAC), 16. , 2019, Salvador. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . p. 214-225. DOI: https://doi.org/10.5753/eniac.2019.9285.