基于数据挖掘的钓鱼网站URL预测研究

• 作者: 陈宇飞
• 来源期刊: 电子制作
• 关键词: 钓鱼网站URL 决策树 随机森林 SVM KNN
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 软件开发
• 页码范围: 52-53
• 页数: 2页
• 字数: 2349字
• 语种: 中文

摘要

钓鱼网站的主要手段是采用群发垃圾文件,欺骗用户在钓鱼网站URL地址,登陆并输入个人机密信息的一种攻击手段.本文通过分析钓鱼网站URL地址的结构和词汇特征,对出现异常的钓鱼网站URL进行预测.将钓鱼网站URL地址中抽取的结构特征,词汇特征等,采用数据挖掘的方法进行预测.本文使用四种分类算法,决策树、随机森林、KNN、SVM算法对数据进行分类预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈宇飞		1	0	0.0	0.0