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为了有效检测恶意网络钓鱼（phishing）行为，提出一种基于URL特征的phishing检测方法．该方法首先对现有钓鱼URL与合法URL进行分析对比，提取钓鱼URL的显著特征，然后采用机器学习算法对样本数据集训练从而获得分类检测模型，用来检测待检测的URL．为适应钓鱼URL的变化，分类模型需要根据新增样本不断更新，因此，设计了一种基于原始样本数据反馈的增量学习算法．实验表明：提取的URL特征与支持向量机（SVM）分类算法的结合能够使phishing检测达到较高的检测精度，且该增量学习算法是有效的．