融合多源网络评估数据及 URL 特征的钓鱼 网站识别技术研究*

分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学 提交时间： 2017-12-05 合作期刊: 《数据分析与知识发现》

胡忠义 王超群 吴 江

摘要： 【目的】充分利用多源网络评估数据和 URL 异常特征数据, 研究提高钓鱼网站识别准确性的可行性方案。 【方法】采用 8 种机器学习技术, 对比研究网络评估数据与传统的 URL 异常特征数据在钓鱼网站识别中的性能, 并融合两类数据研究进一步提高钓鱼网站识别准确性的可行性方案。【结果】在钓鱼网站识别中, 相比于传统的 URL 异常特征, 利用网络评估数据可以取得更好的识别效果。融合两类数据对于提高识别准确性有一定帮助。 【局限】未考虑钓鱼网站与正常网站的数量存在严重的不均衡问题。【结论】充分利用多源网络评估数据和 URL 异常特征数据识别钓鱼网站的方法是比较合理和有效的, 对后续相关研究具有一定的借鉴意义。

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