@article{Милана_Шынар_каламкас_Адлет_Ерұлан_2022, title={ВЕБ-РЕСУРСТАРДАҒЫ ФИШИНГТІК ХАБАРЛАМАЛАР ЖӘНЕ ОЛАРДЫ МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСТЕРІ АРҚЫЛЫ АНЫҚТАУ }, url={https://journals.nauka-nanrk.kz/physics-mathematics/article/view/4789}, DOI={10.32014/2022.2518-1726.153}, abstractNote={<p>В настоящее время в связи с увеличением использования веб-ресурсов увеличивается и количество видов киберпреступности. Среди них одним из наиболее распространенных видов преступлений является фишинг, фишинг – это совокупность способов обмана пользователей и получения их пароля, а также номера кредитной карты и другой конфиденциальной информации. Чаще всего злоумышленники позиционируют себя как сотрудника электронной почты или представителя известных организаций сотовых связей. Фишинг-один из самых простых, но самых опасных и эффективных способов кибератак. Фишинговые сообщения могут быть похожи на обычные легальные сообщения, когда злоумышленник может достичь своей цели, предоставляя пользователю Интернета искаженные веб-сайты, ссылки. В настоящее время антифишинговые подходы требуют от экспертов выявления признаков фишинговых сайтов и использования сторонних сервисов для идентификации фишинговых веб-ресурсов. В данной работе дается определение понятия фишинга, его видов. Дается обзор последних научных статей в данном направлении. Кроме того, авторы составили сборник фишинговых текстов для обучения и тестирования методов машинного обучения для определения фишинговых данных и использовали различные методы машинного обучения по данному набору данных.</p>}, number={4}, journal={Известия НАН РК. Серия физико-математическая}, author={Милана, Болатбек and Шынар, Мусиралиева and каламкас, Багитова and Адлет, Нюсупов and Ерұлан, Абайұлы}, year={2022}, month={дек.}, pages={16–29} }