Resumen

Con el aumento en el número de dispositivos electrónicos y desarrollos en el sistema de comunicación, la seguridad se convierte en uno de los problemas desafiantes. Los usuarios están interactuando entre sí a través de diferentes dispositivos heterogéneos como sensores inteligentes, actuadores y muchos otros dispositivos para procesar, monitorear y comunicar diferentes escenarios de la vida real. Tal comunicación necesita un medio seguro a través del cual los usuarios puedan comunicarse de manera segura y confiable para que su información no se pierda. El estudio propuesto es un esfuerzo hacia la detección de phishing utilizando clasificadores de random forest y BLSTM. Los resultados experimentales del estudio propuesto son prometedores en la detección de phishing, y el estudio refleja la aplicabilidad de los algoritmos propuestos en la seguridad de la información. Los resultados experimentales muestran que el modelo de detección de phishing basado en BLSTM es destacado en garantizar la seguridad de la red al generar una tasa de reconocimiento del 95.47% en comparación con el modelo convencional basado en RF que genera una t

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Aumento; Dispositivos electrónicos; Sistema de comunicación; Seguridad; Detección de phishing; Clasificador BLSTM
• Keywords:Increase; Electronic devices; Communication system; Security; Phishing detection; BLSTM classifier