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摘要:
本文对网络资产探测领域中网站归属单位判定问题进行深入研究,提出了一种基于DBSCAN算法的互联网网站归属判定方法.该方法通过对输入的网站数据集进行特征提取,分类别对不同特征进行特征量化,生成网站特征数据集,通过DBSCAN聚类算法实现归属单位判定.通过实验验证该方法相较于传统的判定方法可以明显提升判定准确率.
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文献信息
篇名 一种基于DBSCAN算法的提升互联网网站归属判定准确率的方法
来源期刊 网络安全技术与应用 学科
关键词 网络资产探测 归属判定 DBSCAN算法
年,卷(期) 2020,(6) 所属期刊栏目 安全模型、算法与编程
研究方向 页码范围 47-48
页数 2页 分类号
字数 1511字 语种 中文
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节点文献
网络资产探测
归属判定
DBSCAN算法
研究起点
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期刊影响力
网络安全技术与应用
月刊
1009-6833
11-4522/TP
大16开
北京市
2-741
2001
chi
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