本文選題：網(wǎng)絡(luò)釣魚檢測 + 支持向量機(jī)　； 參考：《華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2013年S2期

【摘要】：針對現(xiàn)有釣魚網(wǎng)頁檢測方法存在的不足,基于后向選擇算法,在信息獲取、特征提取、分類器訓(xùn)練及檢測疑似網(wǎng)絡(luò)釣魚網(wǎng)頁等過程進(jìn)行了優(yōu)化.根據(jù)特征之間的相互關(guān)系劃分等級空間,借助支持向量機(jī)回歸特征消除的思想,提出了基于支持向量機(jī)的回歸特征消除(SVM-RFE)對釣魚網(wǎng)頁進(jìn)行檢測的思路,設(shè)計(jì)出一種改進(jìn)的釣魚網(wǎng)頁檢測方法.最后對比不同特征維度在漏報(bào)率、誤報(bào)率、識別率方面的差異,分析檢測的有效性.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:實(shí)際應(yīng)用中可通過該方法準(zhǔn)確有效地選定最優(yōu)特征.
[Abstract]:Aiming at the shortcomings of the existing phishing page detection methods, based on the backward selection algorithm, the processes of information acquisition, feature extraction, classifier training and detection of suspected phishing pages are optimized.According to the hierarchical space of the relationship between features and with the help of the idea of regression feature elimination of support vector machine (SVM), the idea of SVM-RFE (SVM-RFE) based on support vector machine (SVM) to detect phishing pages is put forward.An improved fishing page detection method is designed.Finally, the differences of false alarm rate, false alarm rate and recognition rate in different feature dimensions are compared, and the effectiveness of detection is analyzed.The experimental results show that the optimal features can be selected accurately and effectively by this method in practical application.
【作者單位】： 中國信息安全測評中心;華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【分類號】：TP393.08

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本文編號：1739302