Web sitesi kimlik avı sınıflandırması için PCA ve derin öğrenme kullanan otomatik tabanlı çerçeve

Çevrimiçi kimlik hırsızlığının bir örneği kimlik avıdır. Kimlik avcıları, kurbanların finansal hesap bilgilerini ve kişisel dijital kimlik bilgilerini elde etmek için sosyal mühendislikten yararlanır. Sosyal mühendislik dolandırıcılığı, şüphelenmeyen kurbanları kandırarak finansal bilgiler isteyen sahte web sitelerini ziyaret etmelerini sağlamak için sahte e-postalar kullanır ve bu da aldatıcı oltalama saldırısı olarak tanımlanır. Derin öğrenme (DL) algoritmaları kimlik avı web sitelerini tespit etmeyi kolaylaştırmak, insan hatalarını azaltmak ve tespit sürelerini en aza indirmek için sürekli olarak gelişmektedir. Bu araştırmanın genel amacı, kimlik avı web sitelerinin tespit edilmesine yardımcı olacak yüksek doğruluk (Acc) elde etmektir. Bu çalışmada, web sitesinin doğal özelliklerini yakalamak ve web sitelerini kimlik avı veya kimlik avı olmayan olarak sınıflandırmak için yapay zeka (AI) dalları olan DL algoritmaları uygulanmıştır. Sonuçlar, önerilen CNN modelinin %97.28'luk en yüksek Acc'ye ulaştığını göstermektedir