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3 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 | 0.8810 | 0.8576 | 0.9160 | 0.8845 | | SVM | 0.9145 | 0.9026 | 0.9310 | 0.9159 | | K近邻法 | 0.9115 | 0.9030 | 0.9240 | 0.9126 | | 朴素贝叶斯 | 0.7455 | 0.6659 | 0.9890 | 0.7956 | | 人工神经网络 | 0.8695 | 0.9226 | 0.8460 | 0.8818 | | AdaBoost | 0.9415 | 0.9335 | 0.9500 | 0.9412 | | Bagging | 0.9230 | 0.9174 | 0.9310 | 0.9234 | | 随机森林 | 0.9415 | 0.9355 | 0.9500 | 0.9421 |
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