【摘 要】
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摘要：随着网页被植入暗链的网络安全事件不断增加，传统基于规则检测暗链的规则库覆盖不全面、低检出率等问题更加凸显。设计一种基于Scrapy和LR分类器的暗链检测方法，通过Scrapy爬取目标网页，利用分类器模型检测是否植入暗链，检测结果用来扩充数据集，迭代更新分类器模型。模型训练中利用网格搜索与交叉验证选择最优超参数，最优模型的f1分数达到0.956。此外随着数据集的扩充，测试集的暗链检测召回率及f
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摘要：随着网页被植入暗链的网络安全事件不断增加，传统基于规则检测暗链的规则库覆盖不全面、低检出率等问题更加凸显。设计一种基于Scrapy和LR分类器的暗链检测方法，通过Scrapy爬取目标网页，利用分类器模型检测是否植入暗链，检测结果用来扩充数据集，迭代更新分类器模型。模型训练中利用网格搜索与交叉验证选择最优超参数，最优模型的f1分数达到0.956。此外随着数据集的扩充，测试集的暗链检测召回率及f1分数逐渐提高。
关键词：暗链;爬虫;Scrapy;LR分类器;sklearn
中图分类号：TP393.08
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