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基于多维度特征与PageRank优化的恶意网址研判方法研究
1
作者
王方圆
练智超
+2 位作者
李千目
顾欢欢
赵谦
《信息网络安全》
北大核心
2025年第4期564-577,共14页
随着互联网技术的快速发展,网络安全威胁日益严峻,恶意网址作为网络攻击的主要载体,通过钓鱼诈骗、恶意软件传播等手段严重威胁用户信息安全与数字资产安全。文章以提升恶意网址识别的准确性为研究目的,以恶意网址为研究对象,研究范围...
随着互联网技术的快速发展,网络安全威胁日益严峻,恶意网址作为网络攻击的主要载体,通过钓鱼诈骗、恶意软件传播等手段严重威胁用户信息安全与数字资产安全。文章以提升恶意网址识别的准确性为研究目的,以恶意网址为研究对象,研究范围涵盖多维度特征分析与PageRank算法优化,运用域名特征分析、备案信息查询、域名收录搜索、流量行为分析、内容质量评估、用户行为数据和时间衰减因子等研究方法与理论。文章结合自然语言处理技术、机器学习和时间衰减机制,提出一个综合的恶意网址研判体系,并验证了其在提高恶意网址识别准确率方面的有效性。实验结果表明,该方法在综合准确率上达到了99.99%,相比传统方法有显著提升。文章的研究成果为网络安全防护提供了有力支持,对于构建更加安全、可信的网络环境具有重要意义。
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关键词
恶意网址研判
PAGERANK算法
内容质量评估
用户行为数据
时间衰减因子
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题名
基于多维度特征与PageRank优化的恶意网址研判方法研究
1
作者
王方圆
练智超
李千目
顾欢欢
赵谦
机构
南京理工大学网络空间安全学院
清华大学计算机科学与技术系
出处
《信息网络安全》
北大核心
2025年第4期564-577,共14页
基金
江苏省前沿技术研发计划[BF2024071]
江苏省科技厅重点研发计划[BE2022081]。
文摘
随着互联网技术的快速发展,网络安全威胁日益严峻,恶意网址作为网络攻击的主要载体,通过钓鱼诈骗、恶意软件传播等手段严重威胁用户信息安全与数字资产安全。文章以提升恶意网址识别的准确性为研究目的,以恶意网址为研究对象,研究范围涵盖多维度特征分析与PageRank算法优化,运用域名特征分析、备案信息查询、域名收录搜索、流量行为分析、内容质量评估、用户行为数据和时间衰减因子等研究方法与理论。文章结合自然语言处理技术、机器学习和时间衰减机制,提出一个综合的恶意网址研判体系,并验证了其在提高恶意网址识别准确率方面的有效性。实验结果表明,该方法在综合准确率上达到了99.99%,相比传统方法有显著提升。文章的研究成果为网络安全防护提供了有力支持,对于构建更加安全、可信的网络环境具有重要意义。
关键词
恶意网址研判
PAGERANK算法
内容质量评估
用户行为数据
时间衰减因子
Keywords
malicious websites assessment
PageRank algorithm
content quality assessment
user behavior data
time decay factor
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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被引量
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1
基于多维度特征与PageRank优化的恶意网址研判方法研究
王方圆
练智超
李千目
顾欢欢
赵谦
《信息网络安全》
北大核心
2025
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