融合多源网络评估数据及URL特征的钓鱼网站识别技术研究*
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胡忠义, 王超群, 吴江
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Identifying Phishing Websites with Multiple Online Data Sources
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Hu Zhongyi,Wang Chaoqun,Wu Jiang
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表2 8种方法的评估结果 |
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方法 | 准确率 | 查准率 | 查全率 | F值 | 决策树 | 0.5935 | 0.9099 | 0.2150 | 0.3433 | SVM | 0.6340 | 0.7744 | 0.3780 | 0.5074 | K近邻法 | 0.6205 | 0.6411 | 0.5610 | 0.5954 | 朴素贝叶斯 | 0.5990 | 0.9720 | 0.2040 | 0.3362 | 人工神经网络 | 0.6420 | 0.7535 | 0.4290 | 0.5457 | AdaBoost | 0.6435 | 0.7500 | 0.4400 | 0.5534 | Bagging | 0.6445 | 0.7587 | 0.4260 | 0.5443 | 随机森林 | 0.6390 | 0.7828 | 0.3850 | 0.5155 |
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