本文選題：網(wǎng)絡(luò)釣魚 + 特征分類　； 參考：《計算機應(yīng)用研究》2017年04期

【摘要】：針對頁面特征提取實時性差的問題進(jìn)行了研究,提出將特征分類,并行提取、檢測、再融合結(jié)果的方法。首先提取三個類別的主要特征,包括文本、視覺和網(wǎng)絡(luò)鏈接;然后分別利用貝葉斯算法、EMD算法以及網(wǎng)絡(luò)爬蟲來進(jìn)行分類,并且基于后驗概率來確定權(quán)值的最終選取;最后把這三個分類結(jié)果進(jìn)行融合。通過對貝葉斯、加權(quán)和加權(quán)貝葉斯的比較,從正確率、漏報率和誤報率對算法進(jìn)行評估。實驗表明采用加權(quán)貝葉斯的方法來進(jìn)行融合計算效果最佳,具有較高的準(zhǔn)確率和較低的誤報率和漏報率,提高了檢測的精度和實時性。
[Abstract]:In this paper, the problem of poor real-time performance of page feature extraction is studied, and a method of classifying features, extracting them in parallel, detecting and merging the results is put forward. Firstly, the main features of the three categories are extracted, including text, vision and network link, then the Bayesian algorithm EMD algorithm and the network crawler are used to classify, and the final selection of weights is determined based on the posteriori probability. Finally, the three classification results are fused. By comparing Bayes, weighted Bayes and weighted Bayes, the algorithm is evaluated from correct rate, false alarm rate and false alarm rate. The experiments show that the weighted Bayesian method is the best method for fusion computation, with high accuracy, low false alarm rate and false alarm rate, and improves the accuracy and real-time performance of the detection.
【作者單位】： 南通大學(xué)電子信息學(xué)院;南通大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61202006) 南通市科技計劃資助項目(KB2012027)
【分類號】：TP393.08

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本文編號：2057724