轻量级的自学习网页分类方法

发布时间：2017-12-07 17:28

  本文关键词：轻量级的自学习网页分类方法

  更多相关文章： URL分类 黑名单 访问关系 恶意网页 网页评价

【摘要】：提出了一种自学习的轻量级网页分类方法 SLW。SLW首次引入了访问关系的概念,使其具有反馈和自学习的特点。SLW从已有的恶意网页集合出发,自动发现可信度低的用户和对应的访问关系,从而进一步利用低可信度用户对其他网页的访问关系来发现未知的恶意网址集合。实验结果表明,在相同数据集上,相比于传统检测方法,SLW方法可以显著提高恶意网页检测效果,大幅降低平均检测时间。
【作者单位】： 北京邮电大学计算机学院;中国科学院信息工程研究所;信息内容安全技术国家工程实验室;
【基金】：国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(2011AA010703) 国家自然科学基金资助项目(61070026)~~
【分类号】：TP393.092
【正文快照】： 1引言作为一个开放式的共享平台,互联网在为人们提供便利的同时也为一些不法分子收集个人隐私信息、组织犯罪活动创造了新的机会。在一些已知的网络犯罪活动中,包含恶意代码[1]和网上诱骗[2]的网页(即恶意网页[3],包括钓鱼网站、网页木马、色情网站等)常常扮演着十分重要的角

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本文编号：1263213