Phishing website detection based on a novel artificial intelligence technique

İnternet kullanımının artması nedeniyle araştırmacılar siber suçların önlenmesine yönelik geniş çapta çalışmalar yapmaktadır. Siber suçlardan biri de oltalama web siteleridir. Siber suçlular giderek daha karmaşık taktikler uyguladıkça, bu tehditleri tespit etmek ve önlemek için yenilikçi yaklaşımlara olan ihtiyaç da artıyor. Bu tezde BGWO, BPSO ve BHHO için zamanla değişen aynalı S-şekilli transfer fonksiyonu uygulanmış ve önerilen modeller oltalama web sitesi veri seti üzerinde test edilmiştir. Önerilen modeller, oltalama web sitesi veri kümesinde umut verici sonuçlara sahiptir

Due to the increasing use of Internet, researchers widely study to prevent cybercrimes. One of the cybercrimes is phishing websites. As cybercriminals employ increasingly sophisticated tactics, there is a growing need for innovative approaches to detect and prevent these threats. In this thesis, the time-varying mirrored S-shaped transfer function is applied for BGWO, BPSO, and BHHO, and the proposed models are performed on the phishing websites dataset. The proposed models have promising results on the phishing websites dataset