【摘 要】
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随着恶意网页数量的逐年递增,传统恶意网页检测技术表现出了较大的局限性.因而基于机器学习的检测技术被引入,该技术的关键是有效网页特征的选取.在分析提取传统网页特征URL
【机 构】
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湖北民族大学信息工程学院,广西民族大学广西混杂计算与集成电路设计分析重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772181),湖北省自然科学基金项目(2020CFB326,2018CFB451).
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随着恶意网页数量的逐年递增,传统恶意网页检测技术表现出了较大的局限性.因而基于机器学习的检测技术被引入,该技术的关键是有效网页特征的选取.在分析提取传统网页特征URL、HTML和JavaScript代码特征的基础上,融合网页文本内容特征(Text特征),基于机器学习提出一种多特征融合的恶意网页检测方法.通过互信息法、F-检验法、递归特征消除法3种特征选择算法验证得到所提Text特征更具强相关性.其中,RF算法在URL、HTML、JavaScript与Text特征的混合特征集上对恶意网页检测的效果最好,该方
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