基于决策树的钓鱼网页的识别方法

• 作者: 盛超 魏盛娜
• 来源期刊: 电脑知识与技术：学术交流
• 学科: 工学
• 关键词: 决策树 URL识别 最小均方误差 代价函数
• 年，卷（期）: 2017,（11X）
• 页码范围: 79-80
• 页数: 2页
• 分类号: TP393.092

摘要

现如今许多不法分子利用钓鱼网站盗取用户的个人信息,窃取用户的财产,对用户造成巨大损失。因此该文通过使用决策树学习算法,提取其中的关键词,分析并建立钓鱼网站特征模型,对未知网站进行判别。CART是一种决策树算法,但CART决策树的多数表决法会屏蔽小类数据类型的影响,因此该文根据这点对CART决策树进行改进,引入代价函数,不断地利用迭代和最小均方误差调整特征的权重增加惩罚。实验结果表明,改进后的决策树在对未知网站进行分析,成功地降低了负样本的错误率,提升了识别率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏盛娜	东华理工大学信息工程学院	4	8	2.0	2.0
2	盛超	东华理工大学信息工程学院	4	8	2.0	2.0