Phishing Detection Using Random Forest-Based Weighted Bootstrap Sampling and LASSO+ Feature Selection
Notice bibliographique
Résumé
Phishing attacks are becoming more complex and harder to differentiate from legitimate websites.This poses serious risks to users and organizations.This study introduces a phishing detection framework that combines LASSO-based feature selection and a Random Forest classifier enhanced by Weighted Bootstrap Sampling (WBS).The framework addresses two key challenges: optimizing feature selection for high-dimensional data and managing datasets with over 70% outliers.LASSO + extends the traditional LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) by integrating Pearson Correlation and Grid Search.This combination improves feature selection by identifying the most relevant features, reducing redundancy, and ensuring efficient processing without compromising accuracy.WBS further enhances Random Forest by prioritizing uncertain samples during training, enabling the model to effectively handle outlier-heavy datasets and improve recall.The proposed framework was evaluated on four diverse datasets with distinct challenges.Results demonstrated high recall rates of 99.59% for Dataset A, 98.76% for Dataset B, 100.00% for Dataset C, and 98.99% for Dataset D. The method also achieved competitive execution times.Compared to existing approaches, the framework delivered better predictive accuracy, robustness, and efficiency.This study highlights the advantages of combining LASSO + and WBS to improve feature selection and manage outliers in phishing detection.The proposed method provides a reliable solution for addressing cybersecurity challenges in practical applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».