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用于恶意URL检测的在线主动机器学习方法

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摘要

本发明公开了机器学习和网络信息安全技术领域内的一种用于恶意URL检测的在线主动机器学习方法，包括以下步骤：步骤1）当互联网用户要访问一个URL时，利用自动特征提取器，对该URL进行特征提取，构成该URL的特征向量；步骤2）使用分类器对特征向量进行在线预测，判断是否为恶意；步骤3）在线预测结束后，进入标记决策阶段，判断是否对当前的URL进行标记，得到决策变量；步骤4）获得完整的URL数据信息后，利用在线模型更新程序修正当前的分类器，得到最新的分类器；步骤5）回到步骤1），等待用户浏览器发出新一轮URL请求，本发明在同等的标记选择比率下，能取得更高的在线检测准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN110766165A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-02-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 扬州大学;

    申请/专利号CN201911010913.0

  • 发明设计人 王子涵;翟婷婷;

    申请日2019-10-23

  • 分类号

  • 代理机构南京苏科专利代理有限责任公司;

  • 代理人董旭东

  • 地址 225000 江苏省扬州市开发区大学南路88号

  • 入库时间 2023-12-17 06:51:40

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-03-03

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N20/00 申请日:20191023

    实质审查的生效

  • 2020-02-07

    公开

    公开

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