基于URL特征的Phishing检测方法

• 作者: 曹玖新 毛波 王田峰 董丹
• 来源期刊: 东南大学学报（英文版）
• 学科: 工学
• 关键词: URL特征 phishing检测 支持向量机 增量学习
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 134-138
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 字数: 470字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7985.2013.02.005

摘要

为了有效检测恶意网络钓鱼(phishing)行为,提出一种基于URL特征的phishing检测方法.该方法首先对现有钓鱼URL与合法URL进行分析对比,提取钓鱼URL的显著特征,然后采用机器学习算法对样本数据集训练从而获得分类检测模型,用来检测待检测的URL.为适应钓鱼URL的变化,分类模型需要根据新增样本不断更新,因此,设计了一种基于原始样本数据反馈的增量学习算法.实验表明:提取的URL特征与支持向量机(SVM)分类算法的结合能够使phishing检测达到较高的检测精度,且该增量学习算法是有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹玖新	东南大学计算机科学与工程学院	29	496	10.0	22.0
5	毛波	南京财经大学江苏省电子商务重点实验室	10	71	4.0	8.0
6	董丹	东南大学计算机科学与工程学院	2	11	1.0	2.0
10	王田峰	东南大学计算机科学与工程学院	2	14	2.0	2.0