Aile İşletmeleri ve Girişimcilik Araştırma Merkezi, (AGMER)
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11413/6771
Aile İşletmeleri ve Girişimcilik Uygulama ve Araştırma Merkezi (AGMER) 17 Mayıs 2004 tarih ve 25465 sayılı Resmi Gazete ile kurulmuş ve faaliyetlerine başlamıştır.
Browse
Browsing Aile İşletmeleri ve Girişimcilik Araştırma Merkezi, (AGMER) by Type "conferenceObject"
Now showing 1 - 6 of 6
- Results Per Page
- Sort Options
Publication 1. Aile İşletmeleri Kongresi: Kongre Kitabı(İstanbul Kültür Üniversitesi, 2004-04) Koçel, Tamer; Eliaçık, MehtapPublication 2. Aile İşletmeleri Kongresi: Kongre kitabı(İstanbul Kültür Üniversitesi / İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi / Aile İşletmeleri ve Girişimcilik Araştırma Merkezi, 2006-04) Koçel, Tamer; Eliaçık Gülaçtı, MehtapPublication 3. Aile İşletmeleri Kongresi: Kongre Kitabı(İstanbul Kültür Üniversitesi / İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi / Aile İşletmeleri ve Girişimcilik Araştırma Merkezi, 2008-04) Koçel, Tamer; Eliaçık Gülaçtı, MehtapPublication 4. Aile İşletmeleri Kongresi: Kongre Kitabı(İstanbul Kültür Üniversitesi / İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi / Aile İşletmeleri ve Girişimcilik Araştırma Merkezi, 2010-04) Koçel, Tamer; Gülaçtı, MehtapPublication 5. Aile İşletmeleri Kongresi: Kongre Kitabı(İstanbul Kültür Üniversitesi / İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi / Aile İşletmeleri ve Girişimcilik Araştırma Merkezi, 2012-04) Koçel, Tamer; Gülaçtı, MehtapItem Detecting Phishing Websites Using Machine Learning(Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2022) ALREFAAI, SAFA; ÖZDEMİR, GHINA; MOHAMED, AFNANPhishing, a cybercriminal's attempted attack, is a social web-engineering attack in which valuable data or personal information might be stolen from either email addresses or websites. There are many methods available to detect phishing, but new ones are being introduced in an attempt to increase detection accuracy and decrease phishing websites ' success to steal information. Phishing is generally detected using Machine Learning methods with different kinds of algorithms. In this study, our aim is to use Machine Learning to detect phishing websites. We used the data from Kaggle consisting of 86 features and 11,430 total URLs, half of them are phishing and half of them are legitimate. We trained our data using Decision Tree (DT), Random Forest (RF), XGBoost, Multilayer Perceptrons, K-Nearest Neighbors, Naive Bayes, AdaBoost, and Gradient Boosting and reached the highest accuracy of 96.6using X G Boost. © 2022 IEEE.