本文選題：增量學(xué)習(xí) + 釣魚網(wǎng)站　； 參考：《電信工程技術(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化》2016年12期

【摘要】：釣魚網(wǎng)站每年在電子商務(wù)、通信、銀行等領(lǐng)域給用戶造成極大損失,成功有效的防范釣魚網(wǎng)站成為一項艱巨任務(wù)。本文通過對實際數(shù)據(jù)的分析,提取了URL相關(guān)特點、網(wǎng)頁文本內(nèi)容兩方面特征描述網(wǎng)頁,然后對不同特征構(gòu)建相應(yīng)分類器,根據(jù)增量學(xué)習(xí)思想優(yōu)化各分類器,提升算法在線學(xué)習(xí)能力。最后采用分類集成的方法綜合各個分類器的預(yù)測結(jié)果,達(dá)到對釣魚網(wǎng)站在線智能檢測的目標(biāo)。實驗表明,集成分類具有良好的在線學(xué)習(xí)能力和泛化能力。
[Abstract]:The annual fishing website in electronic commerce, communications, banking and other areas caused great losses to the user, effectively prevent phishing has become a difficult task. In this paper, through the analysis of actual data, extracted URL features, two pages of text feature description ", and then to construct the corresponding classifier according to different characteristics, incremental learning optimization of each classifier, enhance the algorithm of online learning ability. The prediction results of classification methods of integrated comprehensive of each classifier to phishing sites on-line intelligent detection target. It is shown that the ensemble has good online learning ability and generalization ability.

【作者單位】： 中國移動通信集團(tuán)廣東有限公司;
【分類號】：TP393.092

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本文編號：1762517