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基于SVM主动学习算法的网络钓鱼检测系统  
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【英文篇名】 Phishing Detection System Based on SVM Active Learning Algorithm
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【作者】 何高辉; 邹福泰; 谭大礼; 王明政;
【英文作者】 HE Gao-hui; ZOU Fu-tai; TAN Da-li; WANG Ming-zheng(School of Information Security Engineering; Shanghai Jiaotong University; Shanghai 200240; China);
【作者单位】 上海交通大学信息安全工程学院;
【文献出处】 计算机工程 , Computer Engineering, 编辑部邮箱 2011年 19期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 网络钓鱼; 支持向量机; 主动学习算法; 分类器; 敏感特征;
【英文关键词】 phishing; Support Vector Machine(SVM); active learning algorithm; classifier; sensitive characteristic;
【摘要】 针对钓鱼式网络攻击,从URL入手,对网址URL和Web页面内容综合特征进行识别、分类,实现网络钓鱼检测并保证检测的效率和精度。用支持向量机主动学习算法和适合小样本集的分类模型提高分类性能。实验结果证明,网络钓鱼检测系统能达到较高的检测精度。
【英文摘要】 To detect and prevent various kinds of phishing attacks,there are many different preventive strategies and detective ideas.This paper takes the research of URL as the point of departure,describes how to detect phishing through the identification classification of the integrated features of URL and Web page content so as to ensure the efficiency and accuracy of detection.In the decision of the classification algorithm,it chooses Support Vector Machine(SVM) active learning algorithm which adapts to the small ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61071081); 上海市自然科学基金资助项目(09ZR1414900)
【更新日期】 2011-11-16
【分类号】 TP393.08;TP18
【正文快照】 1概述近年来,互联网在中国得到了蓬勃的发展,但越来越严重的安全问题引起了人们的担扰,其中,网络钓鱼(phishing)就是网络欺诈的代表。网络钓鱼式攻击是一种在线身份伪造的欺诈方式,使用社会工程学和技术伪装等攻击手段骗取用户的信任,窃取用户的个人身份数据和金融账号等敏感信

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