基于多维度特征的不良网站检测

• 作者: 延志伟 李晓东 田双柱 陈勇
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 解析 注册 不良网站 检测
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 207-211
• 页数: 5页
• 字数: 4427字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005597

摘要

目前主要是通过基于URL(Uniform Resource Locator)、关键词、图片等网页内容为特征的机器学习方法进行不良网站检测.但是,不良网站制作者也会通过更换URL,避免常见不良关键词的使用,对搜索爬虫隐藏图片等做法来规避检测,这使得基于内容的检测方法会有漏检的情况.为了更准确的检测出此类网站,本文提出了注册、解析方面的相关特征,并通过最主流的机器学习方法构建了检测模型.用模型预测新数据集,结果证明,基于解析和注册特征的检测方法可以有效的在网站集合中检测出前文提到的不良网站,并且对于一般不良也依然能够准确识别.本次研究为不良网站的检测研究提供了又一思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓东	中国互联网络信息中心互联网络域名管理技术国家工程实验室	14	142	6.0	11.0
2	延志伟	中国互联网络信息中心互联网络域名管理技术国家工程实验室	14	49	4.0	6.0
3	田双柱		1	1	1.0	1.0
12	陈勇	中国互联网络信息中心互联网络域名管理技术国家工程实验室	1	1	1.0	1.0