Modern Approaches to Anti-Phishing: From Rule- Based Filters to Intelligent NLP Systems

2026

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.38124/ijisrt/25dec1560
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Phishing has remained one of the central vectors of cyber compromise despite notable progress in the design of secure communication platforms, user-authentication frameworks and email-filtering technologies. Over the last decade, attackers have shifted from repetitive template-driven messages to highly adaptive, context-sensitive campaigns capable of circumventing static filtering rules. This review examines the conceptual and technological evolution of anti-phishing systems through four stages: deterministic rule sets, statistical filters, classical machine-learning classifiers and modern NLP-driven architectures. The analysis focuses on how linguistic interpretation, link-intelligence modelling and behavioural scoring became the structural foundation of contemporary detection pipelines. Emerging research trends are integrated throughout the discussion to illustrate how defence strategies adapt to changes in the threat landscape.