本文選題：模板檢測(cè)　切入點(diǎn)：違法網(wǎng)站識(shí)別　出處：《南京理工大學(xué)學(xué)報(bào)》2015年03期

【摘要】：為高效識(shí)別違法網(wǎng)站,該文提出了一種新方法。從HTTP POST提取特征值,計(jì)算網(wǎng)站間相似度,對(duì)網(wǎng)站進(jìn)行聚類并抽取違法網(wǎng)站模板用來(lái)識(shí)別違法網(wǎng)站。應(yīng)用圖挖掘技術(shù)過(guò)濾合法網(wǎng)站,提升識(shí)別效率。以賭博網(wǎng)站為例,在真實(shí)環(huán)境中對(duì)該方法進(jìn)行了大規(guī)模實(shí)驗(yàn)和評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法檢測(cè)出賭博網(wǎng)站的精確度為1;與URL、HTML和語(yǔ)義特征相比,HTTP POST特征值的F-Measure最好;應(yīng)用圖挖掘技術(shù)可以有效過(guò)濾合法網(wǎng)站,提高整個(gè)流程運(yùn)行效率20%。
[Abstract]:In order to identify illegal websites efficiently, this paper proposes a new method, which extracts feature values from HTTP POST and calculates the similarity between websites. Clustering websites and extracting template of illegal websites to identify illegal websites. Apply map mining technology to filter legitimate websites, improve identification efficiency. Take gambling websites as an example, The experimental results show that the accuracy of this method is 1. Compared with URLG HTML and semantic features, this method has the best F-Measure feature value. The application of graph mining technology can effectively filter legitimate websites and improve the efficiency of the whole process.
【作者單位】： 上海交通大學(xué)軟件學(xué)院;公安部第三研究所;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61472242) 公安部第三研究所開放基金(C13610)
【分類號(hào)】：TP393.092

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1663255