Os usuários são frequentemente atraídos por comunicações que pretendem ser de partes confiáveis, como sites de redes sociais, sites de leilão, bancos, processadores de pagamento on -line e administradores de TI.Mitigar os impactos negativos do phishing, provedores de software de segurança, instituições financeiras e pesquisadores acadêmicos estudaram várias abordagens para a construção de um sistema automatizado de detecção de sites de phishing.Utilizamos esse algoritmo em vários sites de phishing, que são clones de sites PayPal, Facebook, Microsoft, ING Direct e outros sites populares.Eles usaram técnicas de classificação tradicionais como Bayes ingênuos, regressão logística, vizinhos mais antigos, máquinas vetoriais de suporte, árvores de decisão e redes neurais artificiais.Introduzimos um processo sistemático de seleção de palavras significativas, que estão associadas a sites de phishing e não-phishing, analisando a probabilidade de ocorrências de palavras e o limite ideal de verossimilhança.
Fonte: https://www.csiro.au/en/research/technology-space/cyber/phishzip
