【摘 要】
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为了提高对钓鱼网站的识别准确率,通过对钓鱼网站统一资源定位符（URL）文本数据的分析,结合钓鱼网站内部链接关系组成的网络拓扑结构特征,提出了基于URL文本特征及链接关系的钓
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(SQ2017YFGX110125-01);国家自然科学基金(61370215,61370211,61402137);国家科技支撑计划(2012BAH45B01);国家信息安全计划(2017A065,2017A111)资助项目
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为了提高对钓鱼网站的识别准确率,通过对钓鱼网站统一资源定位符（URL）文本数据的分析,结合钓鱼网站内部链接关系组成的网络拓扑结构特征,提出了基于URL文本特征及链接关系的钓鱼网站识别算法FAUFL。该算法的原理是：以URL文本特征作为输入,采用随机森林算法生成基于URL文本特征的钓鱼网站判别算法;以链接关系作为输入构建相关网页群,采用基于最大流切割的相关网页群算法生成基于链接关系的钓鱼网站判别算法;将上述两种判别算法结果作为输入,采用Bagging算法进行进一步评估。测试结果表明钓鱼网站识别算法FAUFL
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