【摘 要】
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互联网的高速发展,使得人们与网络的联系日益密切,但随之而来也带来了许多问题.钓鱼网站的出现就是问题之一,钓鱼网站通过窃取用户个人信息、银行卡账户及密码等方式来对人们
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61503150)
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互联网的高速发展,使得人们与网络的联系日益密切,但随之而来也带来了许多问题.钓鱼网站的出现就是问题之一,钓鱼网站通过窃取用户个人信息、银行卡账户及密码等方式来对人们的信息财产安全造成威胁.本文通过对钓鱼网站主要特征进行分析,并利用两种基于样本集的分类算法来对钓鱼网站进行研究,结果表明,朴素贝叶斯模型的准确率为97.19%,高于KNN模型的92.94%,且朴素贝叶斯模型的泛化能力也优于KNN模型.
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