Data Sampling Optimization for Improved Classification of Imbalanced Phishing Datasets - Silva, José Maurício; Silva, Carlo Marcelo R.; Barros, Mateus L. S. D.; Miranda, João Guilherme; Basgalupp, Márcio P.; Miranda, Péricles B. C. (Anais do Simpósio Brasileiro de Cibersegurança (SBSeg), 2025)
Phishing é um ataque de engenharia social que captura informações ao imitar entidades confiáveis. Para detectá-lo, usa-se Aprendizado de Máquina como tarefa de classificação. Porém, os dados costumam ser desbalanceados devido ao Concept Drift e à natureza semântica dos ataques. Técnicas de oversampling, undersampling e híbridas são aplicadas, sendo as híbridas mais eficazes ao combinar ambas. Este estudo avalia o impacto da ordenação otimizada de algoritmos de amostragem em dados de phishing, comparando com métodos tradicionais. Os resultados mostram que as sequências otimizadas melhoram o desempenho e reduzem o desbalanceamento.