一种基于Stacking的恶意网页集成识别方法及系统与流程技术资料下载

技术编号:18902098

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。

本发明涉及恶意网页检测技术领域,尤其涉及一种基于Stacking的恶意网页集成识别方法及系统。背景技术目前恶意网页检测的主流方式有静态和动态两大类检测技术。前者基于网页特征进行判断分类,其中不乏应用机器学习算法的方法,但是传统机器学习算法的分类精度往往依赖于具体问题与特征工程,但是目前大多数研究还是基于单一机器学习算法或多种机器学习算法的简单组合,对准确率的提升效果一般。动态检测则模仿浏览器运行网页并对运行后的系统行为进行检测,对恶意网页的动态检测主要是通过蜜罐、虚拟机的环境下来进行的,就是通过...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。

详细技术文档下载地址↓↓

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。
该分类下的技术专家--如需求助专家,请联系客服
  • 李老师:1.计算力学 2.无损检测
  • 毕老师:机构动力学与控制
  • 袁老师:1.计算机视觉 2.无线网络及物联网
  • 王老师:1.计算机网络安全 2.计算机仿真技术
  • 王老师:1.网络安全;物联网安全 、大数据安全 2.安全态势感知、舆情分析和控制 3.区块链及应用
  • 孙老师:1.机机器人技术 2.机器视觉 3.网络控制系统
  • 葛老师:1.机器人技术 2.计算机辅助技术
  • 张老师:1.内燃机燃烧及能效管理技术 2.计算机数据采集与智能算法 3.助航设备开发