## ANALISA MACHINE LEARNING DENGAN ALGORITMA MULTI-LAYER PERCEPTRON UNTUK PENANGANAN KEJAHATAN PHISHING
Rian Handoko 1 , Tata Sutabri 2
1,2 Program Studi Magister Teknik Informatika, Universitas Bina Darma Palembang email : rian.ndok@gmail.com
Abstrak: Setelah pandemic merajarela, semua kebijakan mengharuskan bekerja dan bersekolah dari rumah. Oleh karena itu banyak pekerjaan dikomunikasikan melalui email . Dengan meningkatnya penggunaan email dikalangan pekerja, diimbangi juga dengan kriminalitas cyber . Dan salah satunya adalah tindak pidana Phishing melalui email . Motif kejahatan Phishing ini adalah  untuk  mendapatkan  data  pribadi  dari  korban,  yakni  user  dan  password  agar  mendapatkan  keuntungan  baik  secara material dan non-material. Oleh karena itu penulis ingin melakukan penangan tindak kejahatan cyber dengan menggunakan machine  learning  yaitu Multi-layer  Perceptron .  Diharapkan  dengan  machine  learning  tersebut  dapat  mencegah  terjadinya kejahatan Phishing secara maksimal dan akurat. Dalam penelitin ini, peneliti menggunakan dataset email yang bersumber dari Kaggle yang terdiri dari 1368 email Phishing & 4538 yang bukan email Phishing . dan pengguna akan menguji tingkat akurasi dengan menggunakan algoritma Multi-layer Perceptron . Setelah dilakukan pengujian, tingkat akurasi didapatkan 99.65%. ini membuktikan bahwasanya algoritma model Multi-layer Perceptron cukup efektif untuk menangani tindak pindana kejahatan Phishing melalui email.

## Kata Kunci : Phishing, Multi-layer Perceptron, email.
Abstract:  After  the  pandemic  was  rampant,  all  policies  required  work  and  school  from  home.  Therefore  a  lot  of  work  is communicated by e-mail. With the increasing use of e-mail among workers, it is also offset by cyber crime. And one of them is the criminal act of Phishing via email. The motive for this phishing crime is to obtain personal data from victims, namely users and passwords in order to gain both material and non-material benefits. Therefore the author wants to handle cyber crime by using machine learning, namely the Multi-layer Perceptron. It is hoped that this machine learning can prevent Phishing crimes maximally  and  accurately.  In  this study,  researchers used  an  email  dataset sourced  from  Kaggle  which  consisted  of  1368 Phishing emails & 4538 which were not Phishing emails. and the user will test the level of accuracy using the Multi -layer Perceptron  algorithm.  After  testing,  the  accuracy  rate  was  99.65%.  This  proves  that  the  Perceptron  Multi-layer  model algorithm is effective enough to deal with criminal acts of phishing via email.
Keywords : Phishing, Multi-layer Perceptron, email.

## PENDAHULUAN
Awal  tahun  2020  adalah  tahun  dimana covid pertama  kali  terdeteksi  di  indonesia.  Dimana pemerintah Indonesia menerapkan kebijakan kepada rakyatnya  untuk  melakukan  segala  aktifitas  dari rumah  baik  itu  sekolah  maupun  pekerjaan.  Oleh karena itu semua pekerjaan dilakukan secara online. Dimana  banyak  pekerja  menggunakan email untuk komunikasi  pekerjaan  dengan  atasan,  rekanan maupun bawahan. Dengan banyaknya aktifitas online maka  disitu  ada  celah  kejahatan  yang  dimanfaatkan oleh  orang  yang  tidak  bertanggung  jawab  untuk melakukan  tindak cyber-crime salah  satunya Phishing . Phishing adalah  teknik  untuk  mengelabuhi seseorang  untuk  mendapatkan  data  pribadi  yakni user,  password,  dan  lain-lain  yang  sifatnya  rahasia. Informasi  ini  dimanfaatkan  oleh  pelaku Phishing untuk  dijual  ke  pihak  lain  atau  dimanfaatkan  untuk mendapatkan  keuntungan  dengan  cara  membobol data pribadi.
Menurut  perusahaan  keamanan  siber  asal Switzerland,  Acronis  memprediksi  angka  kejahatan siber ditahun 2023 akan meningkat tajam. Ancaman itu  adalah Phishing yakni  meningkat  sebesar  60% melalui email .  Pelaku  kejahatan Phishing melalui email umumnya  mengelabui  korban  menggunakan email yang hampir mirip dengan email resmi. Tindak
kejahatan phishing tidak  cuma  berpura-  pura  selaku menggunakan email institusi  formal.  Mereka  juga menulis  e-  mail  palsu  dan  membangun  web  yang mirip  semacam  aslinya.  Web phishing memanglah lebih gampang dideteksi lewat link yang berbeda dari web aslinya.
Akan  tetapi,  e-mail phishing sangat  sulit diidentifikasi oleh karena pelaku kejahatan memakai teknik spoofing ,  ialah  membuat  nama  akun  serta alamat e-mail yang seakan-akan sama dengan alamat asli. e-mail phishing isinya menipu dengan membuat korban mengeklik link dalam e-mail tersebut, setelah itu  korban  memberikan  informasi  sensitif  semacam alamat e-mail serta password di dalamnya.
Ketidaksadaran  warganet  Indonesia  akan phishing membuat  permasalahan  makin  bertambah. Tidak  hanya  itu,  pelakon phishing cenderung memakai  lebih  dari  satu  nama  domain  buat melancarkan aksinya.
Untuk  menghindari Phishing ,  kita  bisa mengenali ciri-cirinya yaitu
1. Bahasa tidak rapi
2. Terdapat tautan mencurigakan
3. Domain E-mail tidak professional
Terkadang  walaupun  kitab  bisa  mengenali ciri-ciri Phishing tidak serta merta kita terhindar oleh
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 13 – 17
kejahatan tersebut. Karena teknik Phishing dari tahun ke tahun berkembang pesat. Oleh karena itu Penulis akan mencoba melakukan Analisa kejahatan tersebut dengan  memanfaatkan  machine  learning  dan algoritma  yang  digunakan  adalah Multi-layer Perceptron .
Sebetulnya  banyak  sekali  algoritma  machine learning  yang  bisa  dipakai  untuk  Analisa  kejahatan tersebut. Akan tetapi algoritma multi layer perceptron memiliki  kelebihan  yakni  memiliki  kemampuan untuk  melakukan  Analisa  atau  deteksi  untuk permasalahan yang lebih kompleks. Dengan kelebihan  tersebut  akan  mampu  untuk  menganalisa isi dari pada email Phishing yang sangat kompleks. Dalam  tulisan  ini,  penulis  akan  menilai seberapa  tingkat  akurasi  algoritma  muli-layer perceptron  dalam  hal  penangan  kejahatan Phishing melalu email . Dan setelah itu penulis akan melakukan percobaan  Tindakan  pencegahan  dengan  membaca email yang dikirim dari pihak lain. Apakah jenis nya Phishing atau bukan.

## TINJAUAN PUSTAKA
Machine  Learning  (ML)  adalah  mesin  yang dirancang  untuk  belajar  sendiri  tanpa  perlu  di program  oleh  pengguna.  Mesin  tersebut    mengacu displin  ilmu  lain  seperti data  mining ,  ilmu  statistik tanpa perlu di program.
Mesin  diharapkan  mampu  mempelajari  data dengan tanpa di  perintah. Mesin  diharapkan mampu melakukan  Analisa  data  dan  mendapatkan  sebuat pattern dari data tersebut agar dapat digunakan  untuk memberikan suatu solusi, prediksi dan lain-lain.
Cara  kerja  machine  learning  sebenarnya bergantung  pada  teknik  atau  metode  pembelajaran apa  yang  Anda  gunakan  di  ML.  Namun  pada dasarnya,  prinsip-prinsip  pembelajaran  mesin  masih sama,  termasuk  pengumpulan  data,  eksplorasi  data, pemilihan  model  atau  teknik,  melatih  model  yang dipilih,  dan  mengevaluasi  hasil  ML.  Untuk memahami cara kerja ML.
Ada  beberapa  teknik  di  dalam  machine learning,  tapi  pada  dasarnya  secara  luas  hanya  2 teknik  pembelajaran,  yaitu  terbimbing  dan  tidak terbimbing.
Teknik  pembelajaran  terbimbing  adalah teknik  pembelajaran  mesin  dengan  memberikan informasi dan data tersebut sudah memiliki informasi label.  Dengan  begitu  hasil  yang  didapatkan  dengan membandingkan dengan data masa lalu.
Teknik pembelajaran tidak terbimbing adalah teknik  dimana  mesin  tidak  diberikan  data  untuk pembelajaran  akan  tetapi  mesin  dapak  melakukan klasifikasi  terhadap  data  walaupun  tidak  pernah diberikan data sebelumnya
Teknik  algoritma  multi  layer  perceptron merupakan salah satu teknik pembelajaran terbimbing  yangmerupakan  salah  satu  model teknologi jaringan syaraf tiruan (JST), yang memiliki nilai bobot yang lebih baik dari model lainnya, yang
juga  mengarah  pada  klasifikasi  yang  lebih  akurat. Perceptron  multilayer  pertama  kali  diperkenalkan pada  tahun  1969  oleh  S.  Papert  dan  M.  Minsky. Seperti  namanya,  perceptron  multilayer  adalah pengembangan  dari  perceptron  tunggal  sedemikian rupa sehingga memiliki banyak lapisan, atau lapisan tersembunyi,  yang  terletak  di  antara  status  lapisan input  dan  output.  Di  bawah  ini  adalah  ikhtisar  dari lapisan/lapisan tersembunyi MLP:

## Gambar 1. Gambar Lapisan Pada MLP
Perceptron multilayer juga mencakup jaringan saraf  tiruan  maju  dengan  banyak  neuron  atau  saraf yang terhubung ke neuron lain, dengan neuron berat terhubung.  Ketika  setiap  neuron  hadir  adalah  unit yang  tugasnya  memproses  dan  menghitung  nilai aktivasi,  atau  tipe  input  yang  mewakili  himpunan nenek moyang setiap unit, dari output ke output atau dari satu unit ke unit lainnya.

## METODE
Metode  yang  diusulkan  adalah  dengan  cara mengklasifisikasikan  pesan email yang  masuk dengan  melakukan  penambangan  data  untuk  dapat mengklasifikasikan email secara  cerdas  yakni klasifikasi  pesan email baru  yang  benar  atau Phishing.
Model yang diusulkan untuk klasifikasi email menggunakan  teknik  pemrosesan  linguistik  dan ontologi untuk meningkatkan kesamaan antara email dengan arti istilah semantik yang mirip, juga prinsip frekuensi dokumen istilah diterapkan dalam pembobotan  istilah phishing di  setiap email sedemikian  rupa  sehingga  pembobotan  istilah phishing email membantu  dalam  membedakan phishing dari email yang  benar.  Dan  dengan menggunakan  machine  learning  untuk  mempelejari data collection pesan email Phishing dan pesan email yang benar agar dapat membedakan kedua jenis email tersebut.
Langkah pertama dalam membangun pengklasifikasi email phishing yang diusulkan adalah
memilih  pelatihan  yang  sesuai  kumpulan  data  yang merupakan  contoh  nyata  dari email yang  ada  yang terdiri  dari phishing dan email yang  sah.Kumpulan data  pelatihan  akan  digunakan  untuk  menemukan hubungan  yang  berpotensi  prediktif  yang  akan berfungsi  sebagai  blok  penyusun  training  data. kumpulan  data  terdiri  dari  1368 email Phishing & 4538 yang bukan email Phishing . Berikut  adalah  skema preprocessing data training Gambar 2. Pre-Proccesing Data
Dari pre-processing diatas  dibagi  3  bagian yaitu input data/training dari Kaggle.com. setelah itu dilakukan  data  preparation  dengan  menggunakan kdd, dan setelah itu text akan diurai menjadi beberapa bagian agar dapat  dijadikan data training agar dapat membedakan mana email Phishing mana email yang bukan Phishing .
Berikut  adalah  gambar  table  training  yang akan digunakan sebagai input data
Gambar 3. Contoh data training Phishing
Setelah  mempelajari  data  latih  di  atas, penulis akan mengecek akurasi model menggunakan multilayer perceptron.
Multilayer  Layer (MLP)  adalah  kelas jaringan  saraf  tiruan feedforward (ANN)  yang terhubung sepenuhnya. Istilah MLP digunakan secara ambigu.
MLP terdiri dari setidaknya tiga lapisan node. lapisan  masukan,  lapisan  tersembunyi  dan  lapisan keluaran.  Kecuali  node  input,  setiap  node  adalah neuron yang menggunakan fungsi aktivasi non-linear. MLP  menggunakan  teknik  pembelajaran  terawasi yang  disebut  propagasi  balik  untuk  pelatihan. Multilayer  dan  aktivasi  nonliniernya  membedakan MLP  dari  perceptron  linier.  Itu  dapat  membedakan data yang tidak dapat dipisahkan secara linear.
Multi-layer  Perceptron memiliki  fungsi aktivasi  linier  di  semua  neuron,  yaitu  fungsi  linier yang  memetakan  input  berbobot  ke  output  setiap neuron, kemudian aljabar linier menunjukkan bahwa sejumlah  lapisan  dapat  direduksi  menjadi  input- output dua lapis model. Dalam MLP beberapa neuron menggunakan  fungsi  aktivasi  nonlinier  yang dikembangkan untuk memodelkan frekuensi potensial aksi, atau penembakan, neuron biologis.
Dua  fungsi  aktivasi  yang  umum  secara historis  adalah  sigmoid,  dan  dijabarkan  sebagai berikut
𝑦(𝑣 𝑖 ) = tanh(𝑣 𝑖 ) 𝑎𝑛𝑑 𝑦(𝑣 𝑖 ) = (1 +   𝑒 −𝑣 𝑖 ) −1 Dalam perkembangan deep learning belakangan  ini,  rectifier  linear  unit  (ReLU)  lebih sering  digunakan  sebagai  salah  satu  cara  yang mungkin  untuk  mengatasi  masalah  numerik  yang berkaitan dengan sigmoid.
Yang  pertama  adalah  tangen  hiperbolik  yang berkisar  dari  -1  hingga  1,  sedangkan  yang  lainnya adalah fungsi  logistik, yang bentuknya serupa tetapi berkisar  dari  0  hingga  1.  Berikut 𝑦 𝑖 adalah  keluaran dari 𝑖 simpul  (neuron)  dan 𝑣 𝑖 adalah  jumlah  bobot dari  koneksi  input.  Fungsi  aktivasi  alternatif  telah diusulkan,  termasuk  fungsi  penyearah  dan  softplus. Fungsi  aktivasi  yang  lebih  khusus  termasuk  fungsi basis  radial  (digunakan  dalam  jaringan  basis  radial, kelas lain dari model jaringan saraf yang diawasi).
MLP  terdiri  dari  tiga  atau  lebih  lapisan (lapisan masukan dan keluaran dengan satu atau lebih lapisan  tersembunyi)  dari  node  pengaktif  nonlinier. Karena  MLP  terhubung  sepenuhnya,  setiap  node dalam  satu  lapisan  terhubung  dengan  bobot  tertentu 𝑤 𝑖𝑗 ke setiap node di lapisan berikutnya.
Pembelajaran  terjadi  di  perceptron  dengan mengubah bobot koneksi setelah setiap potongan data diproses,  berdasarkan  jumlah  kesalahan  pada keluaran dibandingkan dengan hasil yang diharapkan. Ini  adalah  contoh  pembelajaran  terawasi,  dan dilakukan  melalui  propagasi  balik,  generalisasi  dari algoritma kuadrat rata-rata terkecil dalam perceptron linier.
kita dapat merepresentasikan tingkat kesalahan dalam simpul  keluaran 𝑗 di  titik  data ke 𝑛 contoh 𝑒 𝑗 (𝑛) =   𝑑 𝑗 (𝑛) −   𝑦 𝑖 (𝑛) di  mana 𝑑 adalah nilai  target  dan 𝑦 adalah  nilai  yang  dihasilkan  oleh perceptron. Bobot simpul kemudian dapat disesuaikan berdasarkan koreksi yang meminimalkan kesalahan di seluruh keluaran, yang diberikan oleh
input data sumber data dari kaggle.com data preparation penguraian text
𝜀(𝑛) = 1 2 ∑ 𝑒 𝑗 2 (𝑛) 𝑗 .
Menggunakan
penurunan gradien,
perubahan pada setiap bobot adalah
∆𝜔 𝑗𝑖 (𝑛) =   −𝜂 𝜕𝜀 𝜕𝑣 𝑗 (𝑛) 𝑦 𝑖 (𝑛)
di  mana 𝑦 𝑖 adalah  output  dari  neuron sebelumnya  dan 𝜂 adalah  kecepatan  pembelajaran, yang dipilih untuk memastikan bahwa bobot dengan cepat  menyatu  menjadi  respons,  tanpa  osilasi., Turunan yang akan dihitung tergantung pada medan lokal  yang  diinduksi 𝑣 𝑗 yang  dengan  sendirinya bervariasi. Sangat mudah untuk membuktikan bahwa untuk simpul keluaran, turunan ini dapat disederhanakan
− 𝜕𝜀(𝑛) 𝜕𝑣 𝑗 (𝑛) 𝑦 𝑖 (𝑛)
di  mana ∅ ′ adalah  turunan  dari  fungsi aktivasi yang dijelaskan di atas, yang tidak bervariasi. Analisis lebih sulit untuk perubahan bobot ke simpul tersembunyi, tetapi dapat ditunjukkan bahwa turunan yang relevan adalah
− 𝜕𝜀(𝑛) 𝜕𝑣 𝑗 (𝑛) = ∅ ′ (𝑣 𝑗 (𝑛)) ∑ − 𝜕𝜀(𝑛) 𝜕𝑣 𝑘(𝑛) 𝑤 𝑘𝑗 (𝑛). 𝑘
Hal ini tergantung pada perubahan berat dari titik 𝑘 𝑡ℎ ,  yang  mewakili  lapisan  output.  Jadi  untuk mengubah bobot  lapisan tersembunyi, bobot  lapisan keluaran  berubah  sesuai  dengan  turunan  dari  fungsi aktivasi,  sehingga  algoritma  ini  merepresentasikan backpropagation dari fungsi aktivasi.
Metode  yang  digunakan  untuk  mengukur tingkat  akurasi  machine  learning Multi-layer Perceptron diatas adalah dengan menggunakan  rasio prediksi  Benar  dengan  keseluruhan  data  testing. Akurasi  menjawab  seberapa  mirip  hasil  data  testing setelah model diimplementasikan
𝑎𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑏𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘𝑛𝑦𝑎 𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑘𝑠𝑖 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑎𝑚𝑎
𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑑𝑎𝑡𝑎

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  melatih,  memvalidasi,  dan  menguji model,  penulis  membuat  kumpulan  data  terdiri  dari 1368 email Phishing &  4538  yang  bukan email Phishing .. Email - email ini  dulu  dikumpulkan  dari dataset  yang  bersumber  dari  Kaggle.  Berikut  table total dataset
Tabel 1. Dataset Phishing yang dikumpulkan Total Sample 5906 Total Phishing Mail 4538 Total email yang benar 1368 Total training sample 4580 Total testing sample 1146
Karena  beberapa  pengklasifikasi  tidak  dapat dilatih pada data kategorikal, dataset melewati proses pra-pemrosesan di mana semua text akan diurasi dan nilai  nominal  diubah  menjadi  nilai  numerik.    model konversi  yang  sama  digunakan  untuk  memetakan data nominal ke nominal satu di seluruh dataset.
Evaluasi  kinerja  dari  algoritma  adalah mengukur  tingkat  akurasi  machine  learning  Multi- layer Perceptron diatas adalah dengan menggunakan rasio prediksi Benar dengan keseluruhan data testing. Akurasi  menjawab  seberapa  mirip  hasil  data  testing setelah model diimplementasikan.

## Gambar 4. Hasil Prediksi model
Dari  gambar  diatas  dengan  meggunakan Multi-layer  Perceptron  prediksi  model  didapatkan tingkat  akurasi  99.65%.  dengan  hasil  ini  dapat disimpulkan  bahwasanya  penganganan  keajahatan Phishing dengan menggunakan algoritma Multi-layer Perceptron cukup berhasil.

## Gambar 5. Hasil klasifikasi report
Dari hasil klasifikasi report diatas didapatkan tingkat  akurasi  100%.  Dari  dua  evaluasi  diatas didapatkan  tingkat  akurasi  model  Multi-layer Perceptron sangat berhasil untuk mengatasi penanganan kejahatan Phishing.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  evalusi  performansi  model Multi-layer Perceptron menggunakan  dataset email yang  bersumber dari Kaggle yang terdiri dari 1368 email Phishing & 4538 yang bukan email Phishing ..dan pengguna pengguna akan menguji  tingkat  akurasi  dengan  menggunakan  algoritma Multi-layer  Perceptron .  Setelah  dilakukan  pengujian, tingkat  prediksi  didapatkan  99.65%.  dan  dari  klasifikasi report  tingkat  akurasi  mencapai  100  %  ini  membuktikan
bahwasanya  model Multi-layer  Perceptron cukup  efektif untuk menangani tindak pindana kejahatan Phishing . Sebaiknya  untuk  penelitian  selanjutnya  agar model Multi-layer  Perceptron untuk  penangan kejahatan Phishing dapat  di  impmentasikan  dengan menambahkan  hyper  parameter  dan  juga  bisa dilakukan dengan Teknik deep learning.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Tata  Sutabri,  R.  Pandi  Selvam,  K.  Shankar,  Phong Thanh  Nguyen,  Wahidah  Hashim,  Andino  Maseleno,
2019, Machine  Learning  for  Healthcare  Diagnostics, Blue  Eyes  Intelligence  Engineering  &  Sciences
Publication, BHOPAL, Madhya Pradesh 462021, IN
[2] Tata  Sutabri,  2012, Komputer  dan  Masyarakat, Penerbit Andi, Yogyakarta
[3] Adwan  Yasin,  Abdelmunem  Abuhasan,  2016, AN INTELLIGENT  CLASSIFICATION  MODEL  FOR PHISHING EMAIL DETECTION, International Journal of Network Security & Its Applications (IJNSA)
[4] Fatima  Salahdine,  Zakaria  El  Mrabet,  Naima Kaabouch,  2022, Phishing  Attacks  Detection  A
Machine Learning-Based Approach,
Cornell
University, New York City.
[5] Meha Desai, Manan Shah, 2020, An anatomization on Breast  Cancer  Detection  and  Diagnosis  employing Mul‐  ti-layer  Perceptron  Neural  Network  (MLP)  and Convolutional Neural Net‐ work (CNN), Elsevier B.V. on behalf of KeAi Communications Co. Ltd.
[6] Jaswinder Singh, Rajdeep Banerjee, 2019, A Study on Single  and  Multi-layer  Perceptron  Neural  Network, IEEE, New York City.
[7] Ali Asghar Heidari, Hossam  Faris,  Seyedali  Mirjalili, Ibrahim  Aljarah  &  Majdi  Mafarja,  2019, Ant  Lion Optimizer: Theory, Literature Review, and Application in Multi-layer Perceptron Neural Networks, Springer,
Nature Switzerland AG.
[8] Areej Alhogail, Afrah Alsabih, 2021, Applying machine learning  and  natural  language  processing  to  detect phishing email , Elsevier Ltd.
[9] Sikha Bagui, Debarghya Nandi, Subhash Bagui, 2019, Classifying  Phishing  Email  Using  Machine  Learning and Deep Learning , IEEE, New York City.
[10] Sikha Bagui, Debarghya Nandi, Subhash Bagui, 2019, Classifying  Phishing  Email  Using  Machine  Learning and Deep Learning , IEEE, New York City.
[11] Naghmeh Moradpoor, Benjamin Clavie, Bill Buchanan,  2017, Employing  machine  learning techniques for detection and classification of phishing emails , IEEE, New York City.
[12] Harikrishnan NB, Vinayakumar R, Soman KP, 2018, A Machine Learning approach towards Phishing Email Detection , IWSPA.
[13] Tianrui Peng, Ian Harris, Yuki Sawa, 2018, Detecting Phishing Attacks Using Natural Language Processing and Machine Learning , IEEE, New York City.
[14] Panagiotis Bountakas, Konstantinos Koutroumpouchos, Christos  Xenakis, 2021, A Comparison  of  Natural  Language  Processing  and Machine  Learning  Methods  for  Phishing  Email Detection, Association for Computing Machinery, New
York City.
[15] Bagui,  Sikha;  Nandi,  Debarghya;  Bagui,  Subhash, 2021, Machine learning and deep learning for phishing
email classification using one-hot encoding, University of West Florida, Pensacola.