Сравнительный анализ классических алгоритмов машинного обучения для детекции фишинговых ссылок
Аннотация
Дата поступления статьи: 07.01.2026В статье представлены результаты сравнительного эксперимента по оценке классических алгоритмов машинного обучения для детекции фишинговых ссылок. На исследуемом датасете алгоритм случайного леса показал максимальную эффективность. Ключевой вывод: в некоторых случаях классические методы могут быть эффективной альтернативой, потенциально предлагая преимущества с точки зрения объяснимости решений и вычислительной эффективности на этапе эксплуатации.
Ключевые слова: фишинг, кибербезопасность, информационная безопасность, машинное обучение, случайный лес, обнаружение фишинговых атак
2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность