目的:设计一种新型的钓鱼网站检测技术,以提高检测的精确率。方法:提出了一种利用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)提取HTML字符串嵌入特征的方法,将HTML文档转化为词嵌入向量。同时提出一种结合四种分...目的:设计一种新型的钓鱼网站检测技术,以提高检测的精确率。方法:提出了一种利用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)提取HTML字符串嵌入特征的方法,将HTML文档转化为词嵌入向量。同时提出一种结合四种分类器的Stacking集成学习模型,使用HTML字符串嵌入特征以及筛选出的URL特征进行钓鱼网站检测。结果:在10万级数据集上精确率达到98.52%,F_(1)值达到98.81%。且相较只使用URL特征,引入上述HTML字符串嵌入特征后,检测钓鱼网站的精确率提升了近两个百分点。结论:本文所提出的基于BERT提取的HTML字符串嵌入特征对于检测钓鱼网站具有显著提升。展开更多
文摘目的:设计一种新型的钓鱼网站检测技术,以提高检测的精确率。方法:提出了一种利用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)提取HTML字符串嵌入特征的方法,将HTML文档转化为词嵌入向量。同时提出一种结合四种分类器的Stacking集成学习模型,使用HTML字符串嵌入特征以及筛选出的URL特征进行钓鱼网站检测。结果:在10万级数据集上精确率达到98.52%,F_(1)值达到98.81%。且相较只使用URL特征,引入上述HTML字符串嵌入特征后,检测钓鱼网站的精确率提升了近两个百分点。结论:本文所提出的基于BERT提取的HTML字符串嵌入特征对于检测钓鱼网站具有显著提升。
