摘要
近年来,随着互联网的高速发展,中国网民迅速增多。与此同时,很多以非法获取使用者个人信息为目的的"钓鱼网站"也随之出现,成为了互联网平台的一个重要安全隐患,严重损害了国家、企业和个人的利益。由于钓鱼网站本身具有的极高的灵活性和极强的隐蔽性,现阶段我国人工识别钓鱼网站还存在如低效、不准确等弊端。本研究选取了钓鱼网站训练集,总结了30个钓鱼网站的特征,希望从机器学习的角度利用决策树算法来发现其中规律,从而建立了一个可以高效准确识别钓鱼网站的评估系统。相比于传统的人工识别钓鱼网站的方式,该系统在识别的准确度和速度上都有了很大的提升。
出处
《通讯世界》
2018年第12期233-235,共3页
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