【摘 要】
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近年来,恶意网站危害到用户的方方面面,对恶意网站URL的检测越来越重要。目前对恶意URL的检测主要有黑白名单技术和机器学习分类算法,黑白名单技术对于没有标记集的URL无能为
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目子课题[14ZDB133], 北京市自然科学基金[4132011]
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近年来,恶意网站危害到用户的方方面面,对恶意网站URL的检测越来越重要。目前对恶意URL的检测主要有黑白名单技术和机器学习分类算法,黑白名单技术对于没有标记集的URL无能为力,每种机器学习分类算法也有各自不擅长的数据。文章结合黑白名单技术和机器学习算法提出了恶意URL多级过滤检测模型,训练每层过滤器的阈值,过滤器达到阈值的能够直接对URL进行判定,否则过滤到下一层过滤器。本模型能够充分发挥不同分类器针对所擅长数据类型的作用。文章用实例验证了多级过滤检测模型能够提高URL检测的准确率。
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