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钓鱼网站一直是网络安全中需要解决的难题之一,它的隐蔽性很高,但造成的损失往往很大.针对钓鱼网站的研究,有很多学者通过机器学习算法对钓鱼网站和正常网站进行分类.根据在钓鱼网站检测中常用的分类算法(KNN;SVM;贝叶斯)为基础,通过对网站的URL特征和页面内容特征进行实验比较研究.实验结果表明,在URL特征和页面内容特征上,线性SVM分类器的准确率和召回率都高于KNN算法和多项式的朴素贝叶斯算法. 相似文献
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