基于SVM主动学习算法的网络钓鱼检测系统

• 作者: 何高辉 王明政 谭大礼 邹福泰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 网络钓鱼 支持向量机 主动学习算法 分类器 敏感特征
• 年，卷（期）: 2011,（19）
• 所属期刊栏目: 安全技术
• 页码范围: 126-128
• 分类号: TP309
• 字数: 4487字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.19.041

摘要

针对钓鱼式网络攻击,从URL入手,对网址URL和Web页面内容综合特征进行识别、分类,实现网络钓鱼检测并保证检测的效率和精度.用支持向量机主动学习算法和适合小样本集的分类模型提高分类性能.实验结果证明,网络钓鱼检测系统能达到较高的检测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王明政	上海交通大学信息安全工程学院	16	132	6.0	11.0
2	谭大礼	上海交通大学信息安全工程学院	2	33	2.0	2.0
3	邹福泰	上海交通大学信息安全工程学院	31	175	7.0	12.0
4	何高辉	上海交通大学信息安全工程学院	1	31	1.0	1.0