【摘 要】
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互联网高速发展的同时催生了众多恶意网页。恶意网页是指侵犯用户安全,包括个人隐私和财产等安全的网页。文中基于对若干恶意网页的传统网页特征:网页URL、JavaScript代码和H
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院,东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室
【基金项目】
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计算机网络和信息集成教育部重点实验室课题(K93-9-2014-04B);国家自然科学基金(61170322)资助项目
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互联网高速发展的同时催生了众多恶意网页。恶意网页是指侵犯用户安全,包括个人隐私和财产等安全的网页。文中基于对若干恶意网页的传统网页特征:网页URL、JavaScript代码和HTML代码的分析,定义了若干特征用于恶意网页识别;提出了若干基于HTTP请求信息的特征;并提出了一个基于特征融合和机器学习的恶意网页识别方法,将HTTP请求特征与传统网页特征相融合,再利用机器学习分类算法构建网页分类模型区分正常和恶意网页。从Alexa选取500个正常网页,从PhishTank和Malwaredomains中共选取5
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