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分析了网络钓鱼欺诈的现状,并对钓鱼检测常用的数据集和评估指标进行了总结。在此基础上,综述了网络钓鱼检测方法,包括黑名单策略、启发式方法、视觉匹配方法、基于机器学习的方法和基于自然语言理解的方法等,对比分析了各类方法的优缺点,进一步指出了钓鱼检测面临的挑战,并展望了钓鱼检测未来的研究趋势。
网络钓鱼欺诈检测技术研究
【摘 要】
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分析了网络钓鱼欺诈的现状,并对钓鱼检测常用的数据集和评估指标进行了总结。在此基础上,综述了网络钓鱼检测方法,包括黑名单策略、启发式方法、视觉匹配方法、基于机器学习
【机 构】
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中国科学院计算机网络信息中心,中国科学院大学,中国互联网络信息中心互联网域名管理技术国家工程实验室
【出 处】
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网络与信息安全学报
【发表日期】
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2017年07期
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