基于属性降维的钓鱼网站检测方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Phishing detection method based on attribute reduction for multi-attribute phishing detection
随着对钓鱼网站分析刻画的不断完善,使得钓鱼网站检测特征呈现高维化特点.属性维度的增加以及数据量的增长,会造成检测计算复杂度呈几何倍数扩大,导致检测时间复杂度高、占用资源大和检测效率低.针对多属性的钓鱼网站检测,设计了一种基于属性降维的钓鱼网站检测方法.该方法使用信息增益方法对原始数据进行特征选择,筛除可能存在的冗余和噪声数据信息;根据不同属性间的互信息计算属性相关性矩阵,利用属性相关性矩阵作为权值参与加权主成分分析;根据得到的降维后新特征数据通过…查看全部>>
杨云;徐光侠;雷娟
国网重庆市电力公司,重庆400014重庆大学信息与通信工程博士后流动站,重庆400044重庆邮电大学软件学院,重庆400065
信息技术与安全科学
多属性降维钓鱼网站检测
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》 2018 (4)
564-571,8
国家自然科学基金(61772099)中国博士后基金(2014M562282)重庆市博士后项目(XM2014039)重庆市人工智能技术创新重大主题专项(cstc2017rgzn-zdyf0140)重庆市高校优秀成果转化资助(KJZH17116)
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