| 一种应用于机器学习的恶意网页特征提取方法 | |
| 所属分类：技术论文 | |
| 上传者：aetmagazine | |
| 文档大小：768 K | |
| 标签： 机器学习 恶意网页检测 哈希压缩 | |
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| 文档介绍：基于机器学习的恶意网页检测技术进行研究。目前流行的“特征码”“白名单”等方式，仅能够检测已知的恶意网页；机器学习方法，能够检测出未知的恶意网页，但在处理网页特征时要面临数据量大、复杂和繁琐的问题。提出一种哈希压缩的方法，用于处理网页的特征数据。该方法在保证检测模型的漏报率和误报率下可实现将150万的特征映射在2万的特征空间内，对提取出的特征数据运用K折交叉验证法训练多个传统机器学习模型和集成学习模型。并通过评估模型的检测效果，筛选出表现最好的分类检测模型。 | |
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