APPLICATION OF MACHINE LEARNING METHODS FOR PHISHING ATTACK DETECTION: A COMPARATIVE ANALYSIS OF MODELS AND THEIR EFFECTIVENESS (Journal of Problems in Computer Science and Information Technologies, 2026)
Аңдатпа. Фишинг — киберқауіпсіздік саласындағы өзекті қауіптердің бірі, себебі ол техникалық осалдықтарға да, адам факторына да негізделуі мүмкін. Бұл мақалада LegitPhish деректер жиынын пайдалана отырып (101 219 таңбаланған жазба және 17 инженерлік белгі), фишингтік веб-мекенжайларды (phishing URL) анықтауға арналған машиналық оқыту (ML) әдістері ұсынылады. Зерттеу барысында алты модель құрастырылып, кеңінен қолданылатын бағалау метрикалары арқылы тексерілді: логистикалық регрессия, тірек векторлар әдісі (SVM), кездейсоқ орман (Random Forest), XGBoost, көпқабатты перцептрон (MLP) және CNN-LSTM гибридті моделі.Нәтижелер көрсеткендей, ансамбльдік тәсілдер құрылымдалған кестелік деректермен жұмыс істеуде классикалық және терең оқыту әдістерінен тиімдірек. Атап айтқанда, Random Forest моделі F1-мера және ROC-AUC көрсеткіштері бойынша ең жоғары нәтижеге жетіп, тиісінше 0,952 және 0,992 мәндерін көрсетті, бұл дәлдік (92,8) пен толықтық (97,8) арасындағы тиімді тепе-теңдікті білдіреді. Сонымен қатар, XGBoost және MLP модельдері де жақсы нәтижелер көрсетті, ал CNN-LSTM моделі күрделілігі жоғары болғанына қарамастан, қосымша тиімділік бермеді.Зерттеу нәтижелері оңтайландырылған ансамбльдік модельдердің фишингті анықтауда қуатты әрі тиімді құрал екенін дәлелдейді. Сонымен қатар, ұсынылған тәсілді киберқауіпсіздіктің басқа салаларында, соның ішінде 5G/6G желілеріндегі аномалияларды анықтауда қолдануға болады.
Keywords: фишингті анықтау; машиналық оқыту; кездейсоқ ормандар; киберқауіпсіздік; ансамбльдік әдістер