【摘 要】
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网络钓鱼(Phishing)或欺诈URL攻击是互联网上无法杜绝的攻击模式。针对这类攻击,提出基于机器学习的多特征检测方法。该方法分析网站URL特征,抓取Web页面,并对其交互行为进行
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院,移动互联网系统与应用安全国家工程实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61472248)
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网络钓鱼(Phishing)或欺诈URL攻击是互联网上无法杜绝的攻击模式。针对这类攻击,提出基于机器学习的多特征检测方法。该方法分析网站URL特征,抓取Web页面,并对其交互行为进行分析,得到该钓鱼网站的综合特征。采用随机森林和支持向量机两种机器学习算法进行分类,并比较其检测精度。实验结果表明,所提算法在由Phish Tank和DMOZ构成的网站数据集上,平均能达到98%的检测精度。
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