Enhanced Phishing Detection : A Hybrid SVM-Genetic Algorithm Approach (مجلة البحوث الأكاديمية, 2026)
نظرًا لأن الإنترنت أصبح جزءًا أساسيًا من حياة البشر، يستمتع عدد متزايد من الأشخاص بالراحة التي توفرها الإنترنت. ومع زيادة عدد مستخدمي الويب وتطبيقاته ونظرًا لأن غالبية المؤسسات المالية والعامة قامت مؤخرًا بترقية وتعزيز الخدمات المباشرة عبر الإنترنت المقدمة لعملائها، بالتالي تتزايد الهجمات على منصات الإنترنت المختلفة بشكل تدريجي. يستخدم المهاجمون أساليب مختلفة لسرقة المعلومات الحساسة للمستخدمين، إحدى الحيل الأكثر شيوعًا هي مواقع التصيد الاحتيالي. لذلك ظهرت الحاجة إلى التصدي لهذه الهجمات والتحسين المستمر للتقنيات التي تعمل على اكتشافها، والتي من ضمنها أساليب التعلم الآلي التي تعمل على تصنيف ما إذا كان الموقع تصيدًا أم لا. وذلك اعتمادًا على عدد من البيانات التي يتم الحصول عليها من صفحات الويب الاخرى. نتيجة لذلك تهدف هذه الأطروحة إلى اقتراح وسيلة للكشف وتصنيف مواقع الويب الاحتيالية باستخدام خوارزمية Support Vector Machine وتحسينها باستخدام الخوارزمية الجينية Genetic Algorithm للحصول على أفضل دقة في التصنيف، بالإضافة لاستخدامها كخوارزمية لاختيار أفضل الميزات من الميزات المستخرجة. تتكون مجموعة البيانات التي تم جمعها من 12,000عينة، حيث تم جمع عناوين الويب الغير شرعية من موقع PhishTank وتم جمع عناوين الويب الشرعية من موقعKaggle   وتم استخدام مقاييسaccuracy, precision, recall and F1-score   لتقييم أداء الطريقة المقترحة. تمت مقارنة النتائج المتحصل عليها مع نتائج دراسة سابقة باستخدام خوارزميتي SVM مع Ant Colony Optimization. حيث اظهرت هذه النتائج أن دقة التصنيف للنهج المقترح حققت %97.62 وهي أعلى بنسبة %9.29 من نموذج SVM التقليدي، وتساوت تقريبا مع النموذج SVM-ACO الاخر.