【摘 要】
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为提升钓鱼网页检测的准确率和效率,提出基于主辅特征的混合式深度学习模型。从URL、HTML页面内容和文档对象模型(document object model,DOM)结构中提取39种特征来表示钓鱼网页的多样性,其中包括两种新特征,基于信息增益将这39种特征根据重要程度分为主要特征和辅助特征;将两种特征向量通过不同通道分别送入由卷积神经网络和双向长短时记忆网络组成的混合式深度学习网络进行训练,对两通道的输出进行加权融合实现分类。实验结果表明,所提模型能有效地检测钓鱼网页。
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划基金项目(2020JM-533)。
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为提升钓鱼网页检测的准确率和效率,提出基于主辅特征的混合式深度学习模型。从URL、HTML页面内容和文档对象模型(document object model,DOM)结构中提取39种特征来表示钓鱼网页的多样性,其中包括两种新特征,基于信息增益将这39种特征根据重要程度分为主要特征和辅助特征;将两种特征向量通过不同通道分别送入由卷积神经网络和双向长短时记忆网络组成的混合式深度学习网络进行训练,对两通道的输出进行加权融合实现分类。实验结果表明,所提模型能有效地检测钓鱼网页。
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