تقدم هذه الدراسة CyberSafe-EG-GWO، وهو إطار هجين لاكتشاف تهديدات الهندسة الاجتماعية المعتمدة على التصيد الاحتيالي في منصات الاتصال الرقمية. يدمج النظام فلترة تطبيع قائمة على الفوضى (EBNF) للاحتفاظ بالتوكنز عالية المعلومات، وتحسين الذئب الرمادي (EG-GWO) لاختيار الميزات التمييزية، وSpinalNet للتصنيف الفعال. من خلال الجمع بين التضمينات الإحصائية والسياقية والدلالية، يحقق الإطار دقة عالية مع تقليل أبعاد الميزات بنسبة 40-50%، مما يدعم قابلية التوسع للنشر في الوقت الحقيقي. تظهر التقييمات على مجموعة بيانات UCI لمواقع التصيد وCIC-تصيد البريد الإلكتروني أداءً قويًا، مع دقة اختبارات الاحتفاظ بنسبة 95.8% و94.3%، على التوالي، ومتوسط زمن الاستدلال بقيمة 0.214 ثانية لكل عينة على معالج الرسوميات. تسلط تقنيات التحقق المتبادل الضوء على استقرار الميزات (> 85% تداخل) ودقة قصوى تزيد عن 98%، بينما تؤكد الاختبارات عبر مجموعات البيانات على التعميم عبر المجالات. يستوعب التصميم البيئات المقيدة للموارد، مع تحسينات محتملة من خلال تحديد عتبة الفوضى التكيفية، وتضمينات المحولات الخفيفة الوزن، وتفسيرات قرارات قابلة للتفسير. تقدم CyberSafe-EG-GWO نهجًا قابلاً للتكرار ومرنًا لاكتشاف التصيد الاحتيالي في الوقت الحقيقي، مما يوازن بين الدقة والكفاءة والثبات التشغيلي، مما يجعلها مناسبة للنشر في البيئات المنظمة وغير المنظمة للتواصل.
درست Rawat وآخرون (Mon،) هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: