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题名恶意弹窗广告攻击检测技术的研究
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作者
孙冲冲
徐亚峰
卜东泰
韩港成
胥勋鹏
高明
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机构
徐州工程学院信息工程学院
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出处
《软件工程》
2020年第5期27-30,共4页
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基金
江苏省大学生创新创业训练项目(xcx2019030).
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文摘
恶意弹窗广告是一种强迫式的广告,这些广告给投放者带来巨大的利益,但是严重影响了用户体验,侵犯了用户权益,同时也带来很多安全隐患。恶意弹窗广告攻击检测系统采用C/S架构,服务端使用朴素贝叶斯算法根据训练集生成和更新训练结果,并利用训练结果对客户端发送的弹窗截图文本进行分类预测。客户端包括基础拦截、截图拦截以及主动拦截三个模块,主动拦截模块使用OCR技术将可疑弹窗截图转化为文本,然后把此文本传给服务端,服务端加载之前训练集产生的训练结果,利用朴素贝叶斯算法得到此文本的预测结果,客户端根据预测结果确定对此弹窗是否拦截。本系统实现了弹窗识别拦截的智能化,配置方便,交互界面易于使用。
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关键词
弹窗广告
机器学习
朴素贝叶斯算法
拦截
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Keywords
pop-up advertisements
machine learning
naive Bayesian algorithm
interception
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分类号
TP315
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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