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题名基于AdaCostBoost算法的网络钓鱼检测
被引量：4
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作者
曾传璜
李思强
张小红
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机构
江西理工大学信息工程学院
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出处
《计算机系统应用》
2015年第9期129-133,共5页
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基金
国家自然科学基金(11062002)
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文摘
针对日益严重的网络钓鱼攻击,提出机器学习的方法进行钓鱼网站的检测和判断.首先,根据URL提取敏感特征,然后,采用AdaBoost算法进行训练出分类器,再用训练好的分类器对未知URL检测识别.最后,针对非平衡代价问题,采用了改进后的AdaBoost算法--AdaCostBoost,加入代价因子的计算.实验结果表明,文中提出的网络钓鱼检测方法,具有较优的检测性能.
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关键词
网络钓鱼
敏感特征
adacostboost
分类器
代价因子
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Keywords
phishing
sensitive features
adacostboost
classifier
cost factors
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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