【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,網(wǎng)絡交易成為人們生活當中常用的交易方式,但與此同時也帶來了諸多安全問題。釣魚網(wǎng)站就是其中最為嚴重的問題之一,不法分子利用與正規(guī)網(wǎng)站相似的網(wǎng)絡地址或頁面內(nèi)容來制作釣魚網(wǎng)站,使人們在毫無防備的情況下掉入到不法分子設計的陷阱之中,進而對用戶實施信息竊取,威脅用戶財產(chǎn)安全,釣魚網(wǎng)站也威脅著與網(wǎng)絡交易相關行業(yè)的發(fā)展。為了使網(wǎng)絡交易環(huán)境得到保護,高性能的釣魚網(wǎng)站檢測模型是十分必要的。本文引入智能算法來對釣魚網(wǎng)站問題進行研究,智能算法是人們通過認識并總結自然規(guī)律而產(chǎn)生的算法,智能算法由于其具有智能性、高適應性和通用性等特點,在金融、互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)等領域都得到了廣泛的應用。本文以BP神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎模型,從優(yōu)化網(wǎng)絡參數(shù)的角度出發(fā),引入遺傳算法和粒子群算法來對BP神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡參數(shù)進行優(yōu)化,構建了GA-BP模型和PSO-BP模型;從優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構的角度出發(fā),引入了SVM-RFE算法來對樣本特征進行降維處理,并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡結合構建了SVM-RFE-BP模型。并選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡和SVM模型作為對照模型。選取準確率、精確率、召回率和假正例率作為性能評價指標來對SVM-RFE-BP模型進行分析,從而得出最優(yōu)SVM-RFE-BP模型。并選取準確率、模型訓練時間和AUC作為評價指標,來對BP模型、SVM模型、GA-BP模型、PSO-BP模型和SVM-RFE-BP模型的性能進行評估,對實驗結果進行分析討論,得出SVM-RFE-BP模型對于釣魚網(wǎng)站的檢測效果較好。
【學位授予單位】：長春工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.08;TP18

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