پروپوزال توسعه یک سیستم تشخیص حملات فیشینگ با استفاده از ترکیب الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق

پروپوزال توسعه یک سیستم تشخیص حملات فیشینگ با استفاده از ترکیب الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق

پروپوزال طراحی یک سیستم تشخیص حملات فیشینگ با استفاده از ترکیب الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق، به دنبال ارائه راهکارهایی مؤثر برای شناسایی و مقابله با حملات فیشینگ است. حملات فیشینگ به عنوان یکی از تهدیدات رایج در فضای مجازی، به تلاش برای سرقت اطلاعات حساس کاربران از طریق صفحات وب جعلی و ایمیل‌های فریبنده شناخته می‌شوند. این سیستم می‌تواند با تحلیل داده‌ها و ویژگی‌های الگوهای فیشینگ، دقت تشخیص را افزایش دهد و به جلوگیری از خسارات مالی و امنیتی کمک کند.

توضیحات:

هدف: این تحقیق به دنبال طراحی یک سیستم هوشمند است. که با ترکیب الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی عمیق، بتواند دقت تشخیص حملات فیشینگ را افزایش دهد.

روش‌شناسی:
استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند درخت تصمیم، ماشین بردار پشتیبان (SVM) و KNN برای تحلیل ویژگی‌های مختلف داده‌ها.
پیاده‌سازی شبکه‌های عصبی عمیق برای شناسایی الگوهای پیچیده در داده‌های ورودی که ممکن است به صورت مستقیم قابل شناسایی نباشند.
ترکیب نتایج هر دو رویکرد برای بهبود دقت کلی مدل و کاهش نرخ مثبت کاذب.

کاربردها: این سیستم می‌تواند در محیط‌های مختلفی مانند بانکداری آنلاین، تجارت الکترونیک و شبکه‌های اجتماعی برای شناسایی و جلوگیری از حملات فیشینگ مورد استفاده قرار گیرد.

نتایج مورد انتظار: پیش‌بینی می‌شود که این مدل بتواند دقت تشخیص را به میزان قابل توجهی افزایش دهد و زمان واکنش به تهدیدات فیشینگ را کاهش دهد، که در نهایت منجر به افزایش امنیت کاربران خواهد شد.
این موضوع نه تنها بر روی بهبود روش‌های تشخیص تأکید دارد بلکه به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه امنیت سایبری نیز می‌پردازد.