釣魚(yú)網(wǎng)站的泛濫給國(guó)民的生產(chǎn)生活帶來(lái)了巨大的威脅,不利于經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與和諧穩(wěn)定。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于釣魚(yú)網(wǎng)站的檢測(cè),采用GA算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化,得到了優(yōu)化后的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。建立了包含3個(gè)釣魚(yú)網(wǎng)站顯性特征向量和3個(gè)隱性特征向量的綜合評(píng)價(jià)模型,同時(shí)對(duì)3個(gè)隱性特征向量采用GA-BP算法進(jìn)行識(shí)別。采用國(guó)際反釣魚(yú)組織的數(shù)據(jù)作為樣本,通過(guò)測(cè)試集測(cè)試結(jié)果表明,將釣魚(yú)網(wǎng)站的顯性特征和隱性特征結(jié)合起來(lái)進(jìn)行評(píng)價(jià)的辦法使得對(duì)釣魚(yú)網(wǎng)站的總體識(shí)別率、正向樣本識(shí)別率和總體漏報(bào)率都有了明顯的提高。 

【文章來(lái)源】：安陽(yáng)師范學(xué)院學(xué)報(bào). 2020,(05)

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)典型結(jié)構(gòu)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實(shí)際中具有十分廣泛的應(yīng)用,但是由于網(wǎng)絡(luò)的輸入層和隱含層、隱含層和輸出層之間的神經(jīng)元連接初始權(quán)值對(duì)網(wǎng)絡(luò)輸出的結(jié)果具有比較大的影響,如果連接初始權(quán)值設(shè)置不合理將導(dǎo)致收斂速度較慢,同時(shí)可能導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)陷入局部最優(yōu)。遺傳算法(GA)具有良好的全局搜索能力,通過(guò)選擇、交叉、變異等過(guò)程而獲得全局最優(yōu)解。因此,采用GA對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化,從而獲得GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[2]。圖2給出了GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程圖。種群隨機(jī)初始化,同時(shí)采用實(shí)數(shù)編碼的方式對(duì)每一個(gè)物種進(jìn)行編碼處理。自然界的每一個(gè)物種個(gè)體由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層與隱含層的連接權(quán)值、閾值,隱含層與輸出層的連接權(quán)值、閾值所構(gòu)成。計(jì)算適應(yīng)度函數(shù)F,

GA-BP網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型的輸入是網(wǎng)站URL,通過(guò)對(duì)URL特征的提取來(lái)檢測(cè)釣魚(yú)網(wǎng)站。URL提取的特征包括兩類,一類為顯性的特征向量,另一類為隱性的特征向量。顯性特征向量所反映的是釣魚(yú)網(wǎng)站的可能性大小,而隱性特征向量是無(wú)法直接判斷的特征向量[3]。通過(guò)GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)隱性特征向量進(jìn)行預(yù)測(cè),同時(shí)預(yù)測(cè)的結(jié)果和顯性特征向量綜合起來(lái)進(jìn)行判斷網(wǎng)站是否為釣魚(yú)網(wǎng)站。釣魚(yú)網(wǎng)站檢測(cè)模型如圖3所示。2.2 URL特征提取

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市用水量預(yù)測(cè)[J]. 武風(fēng)波,趙盼,呂茜彤.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2020(08)
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