【摘 要】
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【目的】充分利用多源网络评估数据和URL异常特征数据,研究提高钓鱼网站识别准确性的可行性方案。【方法】采用8种机器学习技术,对比研究网络评估数据与传统的URL异常特征数
【机 构】
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武汉大学信息管理学院,武汉大学电子商务研究与发展中心,
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【目的】充分利用多源网络评估数据和URL异常特征数据,研究提高钓鱼网站识别准确性的可行性方案。【方法】采用8种机器学习技术,对比研究网络评估数据与传统的URL异常特征数据在钓鱼网站识别中的性能,并融合两类数据研究进一步提高钓鱼网站识别准确性的可行性方案。【结果】在钓鱼网站识别中,相比于传统的URL异常特征,利用网络评估数据可以取得更好的识别效果。融合两类数据对于提高识别准确性有一定帮助。【局限】未考虑钓鱼网站与正常网站的数量存在严重的不均衡问题。【结论】充分利用多源网络评估数据和URL异常特征数据识别钓鱼网站的方法是比较合理和有效的,对后续相关研究具有一定的借鉴意义。
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