恶意URL多层过滤检测模型策略研究

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摘要：恶意URL检测始终是Web安全领域的研究热点.提出了恶意URL多级检测过滤模型,共分成4层过滤器：黑白名单过滤器、朴素贝叶斯过滤器、CART决策树过滤器和支持向量机过滤器.对多层过滤模型的几个关键策略进行了讨论,包括过滤器层的投票策略、过滤器顺序策略以及过滤阈值的调优策略.过滤器投票策略中讨论了单独投票、并行投票和加权并行投票3种投票方法,过滤器顺序策略讨论了4种过滤器的先后顺序,过滤器阈值策略讨论了过滤阈值的确定方法.通过实验验证了多层过滤检测模型中以上策略讨论结果的有效性,根据实验结果实现了Web应用.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/72202X/201601/670055477.html

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关键词：策略研究 url cqvip 朴素贝叶斯 支持向量机 恶意URL 投票策略 机器学习 分类算法 多层过滤模型