Naslov
Otkrivanje napada krađom identiteta primjenom nadziranog strojnog učenja
(Phishing Attack Detection using Supervised Machine Learning)

Autori
Badovinac, Ivan

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, diplomski rad, diplomski

Fakultet
Fakultet prometnih znanosti

Mjesto
Zagreb

Datum
22.09

Godina
2021

Stranica
104

Mentor
Cvitić, Ivan

Ključne riječi
phishing ; strojno učenje ; socijalni inženjering ; Weka ; model strojnog učenja
(phishing, strojno učenje ; socijalni inženjering ; Weka ; model strojnog učenja)

Sažetak
U ovom radu, korištenjem javno dostupnog skupa podataka ISCX-URL2016, razvijeno je sedam modela strojnog učenja kojima je izvedena višestruka klasifikacija. Modeli sadrže različit broj atributa a njihova izvedba ispitana je algoritmima strojnog učenja J48, Random Forest, Random Tree, Lazy IBk, BayesNet te Naive Bayes. Skup podataka, nakon faze pretprocesiranja podataka, sadrži ukupno 77 atributa a broj atributa pojedinog modela određen je korištenjem metode InfoGain. Dobiveni rezultati ovog istraživanja pokazuju da je moguće svrstati URL-ove zlonamjernih web stranica u pet prethodno definiranih klasa na temelju značajki koje čine pojedini URL. Visoka točnost višestruke klasifikacije postignuta je algoritmima Random Forest (97.43% – 98.43%), J48 (94.52% – 96.16%), Random Tree (96.06% – 96.68%) i Lazy IBk (96.49% – 97.67%). Random Forest algoritam dodatno je analiziran metrikama strojnog učenja osjetljivost, specifičnost, preciznost, odziv i f-mjera koje su također pokazale visoke rezultate. Za validaciju dobivenih rezultata korištena su do sada provedena istraživanja.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Tehnologija prometa i transport

POVEZANOST RADA