基于gcForest算法的恶意URL检测

恶意URL(Malicious URLs)是网络犯罪的重要途径,因此对恶意URL实施有效检测是保障网络安全的前提和关键。近年来,机器学习的迅猛发展为恶意URL检测提供了新的思路。鉴于此,在研究恶意URL以及对机器学习算法实验的基础上,得出基于gcForest算法的机器学习模型能够实现对恶意URL的精确分类检测,其精确度达到99.53%,远高于k近邻分类算法(k-Nearest Neighbor)和随机森林算法(Random Forest)等其他传统算法模型,具有较好的检测效果。