%0 Journal Article
%T 基于Logistic回归和XGBoost的钓鱼网站检测方法
%J -
%D 2019
%R 10.3969/j.issn.1001-0505.2019.02.001
%X 为兼顾钓鱼网站检测的速度和准确率,提出一种基于Logistic回归和XGBoost的钓鱼网站检测方法.根据网页的URL提取HTML特征、URL特征和基于TF-IDF的文本向量特征,结合Logistic回归将高维和稀疏的文本特征转换为概率特征.基于以上融合特征,构建了XGBoost分类模型,给出了方法的时间复杂度分析,采集了真实数据作为实验数据集.实验结果表明,Logistic回归方法降低了融合特征的维度,检测速度优于直接融合方法;融合特征方法比单方面特征方法含有更多有效的信息,可供分类器进行学习,检测精度高于单方面特征方法,精确度达到96.67%,召回率为96.6%
%K 钓鱼网站
%K Logistic回归
%K 集成学习
%K XGBoost
%U http://journal.seu.edu.cn/oa/darticle.aspx?type=view&id=201902001