Deep Learning Approaches for Phishing Detection: A Comprehensive Analysis

Metadane

• Autorzy: Li Yang, Wei Zhang, Ming Chen
• Rok: 2024
• Źródło: Journal of Cybersecurity Research, 12(1):45-60
• DOI/Link: 10.1234/jcr.2024.0012
• Status: to-read
• Pochodzenie: Wyekstrahowane z phishsense-1b-2025
• Tagi: to-read reference deep-learning phishing-detection lstm

Notatki

Publikacja dodana automatycznie z bibliografii. LSTM-based models dla phishing email detection.

Kluczowe wyniki (cytowane w Phishsense-1B):

• LSTM-based models osiągają accuracies as high as 99.1% na phishing email datasets
• Demonstracja capability to capture temporal dependencies i subtle patterns w textual data

Dodaj PDF aby wygenerować pełne podsumowanie używając /summarize-paper yang-deep-learning-phishing-2024