| 一種應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意網(wǎng)頁特征提取方法 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：aetmagazine | |
| 文檔大小：768 K | |
| 標(biāo)簽： 機(jī)器學(xué)習(xí) 惡意網(wǎng)頁檢測 哈希壓縮 | |
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| 文檔介紹：基于機(jī)器學(xué)習(xí)的惡意網(wǎng)頁檢測技術(shù)進(jìn)行研究。目前流行的“特征碼”“白名單”等方式，僅能夠檢測已知的惡意網(wǎng)頁；機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能夠檢測出未知的惡意網(wǎng)頁，但在處理網(wǎng)頁特征時要面臨數(shù)據(jù)量大、復(fù)雜和繁瑣的問題。提出一種哈希壓縮的方法，用于處理網(wǎng)頁的特征數(shù)據(jù)。該方法在保證檢測模型的漏報率和誤報率下可實現(xiàn)將150萬的特征映射在2萬的特征空間內(nèi)，對提取出的特征數(shù)據(jù)運用K折交叉驗證法訓(xùn)練多個傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型和集成學(xué)習(xí)模型。并通過評估模型的檢測效果，篩選出表現(xiàn)最好的分類檢測模型。 | |
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