作者：孙靖超恶意网页钓鱼网页机器学习前端安全
摘要：随着网络的普及,网页的数量飞速增长,混杂其中的恶意网页占据的比例也呈上升趋势。恶意网页的检测一直是网络安全领域的研究重点和难点,传统的恶意网页检测模型在新形势下的表现不尽如人意。机器学习算法在恶意网页领域的应用是突破传统恶意网页检测局限的一种途径。文章开发出一个基于机器学习的对恶意网页检测的模型,该模型通过收集诸如URL、主机信息和各种网页内容的特征信息并通过机器学习算法对网页进行分类,与前人工作相比达到了更好的分类效果。
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