多特征分类识别算法融合的网络钓鱼识别技术

• 作者: 徐慧 徐欢潇 雷丽婷
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 网络钓鱼 特征分类 识别 算法融合 加权贝叶斯
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 1129-1132
• 页数: 4页
• 分类号: TP309.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.04.039

摘要

针对页面特征提取实时性差的问题进行了研究,提出将特征分类,并行提取、检测、再融合结果的方法.首先提取三个类别的主要特征,包括文本、视觉和网络链接;然后分别利用贝叶斯算法、EMD算法以及网络爬虫来进行分类,并且基于后验概率来确定权值的最终选取;最后把这三个分类结果进行融合.通过对贝叶斯、加权和加权贝叶斯的比较,从正确率、漏报率和误报率对算法进行评估.实验表明采用加权贝叶斯的方法来进行融合计算效果最佳,具有较高的准确率和较低的误报率和漏报率,提高了检测的精度和实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐慧	南通大学计算机科学与技术学院	37	119	6.0	9.0
2	徐欢潇	南通大学电子信息学院	1	5	1.0	1.0
3	雷丽婷	南通大学电子信息学院	1	5	1.0	1.0