Identificação de Ataques de Phishing através de Machine Learning
Resumo
Este trabalho desenvolve uma ferramenta baseada em Random Forest para analisar o tráfego do usuário no navegador, identificando sites de phishing e emitindo alertas em tempo real. Com 97,81% de acurácia, o classificador foi integrado a uma extensão que coleta e classifica URLs em tempo real, alertando o usuário sobre sites maliciosos.
Referências
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Publicado
16/09/2024
Como Citar
GUARIZI, Bianca Domingos; MASCARENHAS, Dalbert Matos.
Identificação de Ataques de Phishing através de Machine Learning. In: WORKSHOP DE TRABALHOS DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA E DE GRADUAÇÃO EM ANDAMENTO - SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG), 24. , 2024, São José dos Campos/SP.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2024
.
p. 376-382.
DOI: https://doi.org/10.5753/sbseg_estendido.2024.243355.
