Détection des sites Web de phishing à l'aide de l'algorithme Random Forest

Le Web est devenu un l ment fondamental de nos exercices sociaux et mon taires ordinaires. L'hame onnage de site Web peut tre d crit comme imitant un site confidentiel pour obtenir des donn es d licates de clients en ligne, par exemple, des noms d'utilisateur et des mots de passe. L'hame onnage est une fraude de site dans le but de suivre et de prendre les donn es d licates des clients en ligne. L'agresseur trompe le client avec des proc dures de conception sociale telles que SMS, voix, e-mail, site Web et logiciels malveillants. Cette th se d crit diff rentes limites pour identifier les sites comme hame onneurs ou authentiques. Comme l'extraction de composants est la partie principale de ce travail, nous avons donn diff rentes limites d' l ments partir desquelles on peut choisir les limites b n fiques pour l'agencement suppl mentaire du site d'entr e comme authentique ou hame onnage. Le classificateur SVM devient plus lent lorsque la taille des informations augmente et que le taux d'exactitude est faible. L'algorithme Random Forest a t propos pour pallier cet inconv nient. Il peut classer les sites Web comme l gitimes ou non l gitimes et galement am liorer le taux de pr cision.