多特征的网络钓鱼检测算法研究

• 作者: 刘功申 孟魁 蔡逆水 黄亦睿
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 网络钓鱼 特征提取 随机森林 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 264-268
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 5133字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2018.05.047

摘要

网络钓鱼(Phishing)或欺诈URL攻击是互联网上无法杜绝的攻击模式.针对这类攻击,提出基于机器学习的多特征检测方法.该方法分析网站URL特征,抓取Web页面,并对其交互行为进行分析,得到该钓鱼网站的综合特征.采用随机森林和支持向量机两种机器学习算法进行分类,并比较其检测精度.实验结果表明,所提算法在由PhishTank和DMOZ构成的网站数据集上,平均能达到98%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	刘功申	上海交通大学电子信息与电气工程学院	97	848	14.0	25.0
2	孟魁	上海交通大学电子信息与电气工程学院	22	223	7.0	14.0
3	蔡逆水		4	3	1.0	1.0
4	黄亦睿	上海交通大学电子信息与电气工程学院	1	2	1.0	1.0