ВВЕДЕНИЕ
1. Изучение предметной области и ее описание
1.1. Описание предметной области
1.2. Цели и задачи
1.3. Машинное обучение
1.3.1. Подразделы машинного обучения
1.3.2. Обработка естественного языка
2. Исследование существующих методов обнаружения фишинга
2.1. Методы машинного обучение
2.2. Методы NLP для определения фишингового письма.
2.2.1. Классификация текста
2.2.2 Обучение с учителем и без учителя
2.2.3. Анализ семантики
2.2.4. Синтаксический анализ
2.2.5. Использование эмбеддингов слов
2.2.6. Трансформеры и предобученные модели
2.2.7. Комбинация методов
3. Выбор программных средств
3.1. Выбор языка программирования
3.2. Выбор библиотек
4. Сбор и обработка данных
4.1 Сбор данных
4.2. Обработка данных
5. Разработка и обучение модели
5.1. Глубокое обучение
5.2. Обработка естественного языка
5.3. Модели классификации
5.4. Оценка моделей
5.5. Настройка модели
5.6. Оценка качества модели
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Библиографический список