基于海量数据的不平衡SVM增量学习的钓鱼网站检测方法

发布时间：2018-04-17 06:48

  本文选题：增量学习 + 钓鱼网站　； 参考：《电信工程技术与标准化》2016年12期

【摘要】：钓鱼网站每年在电子商务、通信、银行等领域给用户造成极大损失,成功有效的防范钓鱼网站成为一项艰巨任务。本文通过对实际数据的分析,提取了URL相关特点、网页文本内容两方面特征描述网页,然后对不同特征构建相应分类器,根据增量学习思想优化各分类器,提升算法在线学习能力。最后采用分类集成的方法综合各个分类器的预测结果,达到对钓鱼网站在线智能检测的目标。实验表明,集成分类具有良好的在线学习能力和泛化能力。
[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.

【作者单位】： 中国移动通信集团广东有限公司;
【分类号】：TP393.092

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本文编号：1762517