Rede Neural Fuzzy Autoexpansível baseada na Teoria da Ressonância Adaptativa para detecção de sites de Phishing - Gustavo Henrique Santiago da Silva; Reginaldo José da Silva; Angela Leite Moreno (The Journal of Engineering and Exact Sciences)
Phishing é um ataque cibernético baseado em fraude digital, cujo objetivo é o roubo de informações. Tal problemática tende a piorar devido ao crescimento exponencial do fluxo de informações no meio digital, atrelado a dificuldade de identificar esse tipo de ataque, visto que os métodos de detecção de Phishing atuais demandam mais tempo que o desejado, e frequentemente classificam falsos negativos. Consequentemente, abordagens utilizando Machine Learning vem sendo amplamente propostas, pois apresentam a capacidade de detectar Phishing em tempo real e com performance. É neste cenário que esse trabalho se insere, apresentando os resultados da detecção de sites Phishing via Rede Neural Fuzzy Autoexpansível baseado na Teoria da Ressonância Adaptativa utilizando-se do conjunto de dados “Phishing Websites Dataset” disponível na UCI Machine Learning Repository. O modelo se ajustou bem ao problema de Phishing, atingindo resultados de 94,7% de sensibilidade e 92,2% de acurácia.