Фишинг является одной из наиболее серьёзных угроз в киберпространстве, направленной на кражу конфиденциальной информации пользователей. Современные методы машинного обучения (ML) предлагают мощные инструменты для автоматического обнаружения и классификации фишинговых ссылок. В данной статье рассматриваются основные методы и алгоритмы машинного обучения, применяемые для выявления фишинговых URL, а также обсуждаются их эффективность и особенности применения. Так же представлены экспериментальные результаты на открытом датасете с помощью ML.
