एंटी-फिशिंग: स्पूफ्ड साइटों के लिए वेब पहचानकर्ता जिसका उपयोग न्यूरल नेटवर्क करता है

फिशिंग हमले साइबर सुरक्षा के लिए एक महत्वपूर्ण खतरा बने रहते हैं,欺诈पूर्ण वेबसाइटों का उपयोग करते हुए संवेदनशील उपयोगकर्ता जानकारी को अवैध रूप से प्राप्त करते हैं। पारंपरिक एंटी-फिशिंग तकनीकें अक्सर इन हमलों की बढ़ती परिष्कृतता के साथ तालमेल रखने में संघर्ष करती हैं। एक दृष्टिकोण जो लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी (LSTM) नेटवर्क का उपयोग करके फिशिंग वेबसाइटों का पता लगाने के लिए है, जो डेटा में क्रमिक निर्भरता को पकड़ने की क्षमता के लिए जाना जाता है। विधि वेबसाइट के सामग्री और उपयोगकर्ता इंटरैक्शन में अंतर्निहित अस्थायी गतिशीलताओं का लाभ उठाती है ताकि वैध और फिशिंग वेबसाइटों के बीच अंतर किया जा सके और इसके अंतर्गत वैध और फिशिंग वेबसाइटों के विविध नमूनों का एक व्यापक डेटा-सेट बनाया गया, सुनिश्चित करते हुए कि मॉडल विभिन्न हमली आक्रमण तरीकों में सामान्यीकरण करने की क्षमता रखता है। LSTM-आधारित मॉडल हमलावरों द्वारा अक्सर उपयोग किए जाने वाले प्रतिकूल अविश्वास तकनीकों के खिलाफ लचीलापन दिखाता है, वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में मजबूती प्रदर्शित करता है और LSTM नेटवर्क द्वारा कैप्चर की गई सीखी गई प्रस्तुतियों की व्याख्या के लिए व्यापक विश्लेषण किया गया, फिशिंग वेबसाइटों की विशिष्ट विशेषताओं में अंतर्दृष्टि प्रदान की।关键词：फिशिंग, गहन शिक्षण,