[发明专利]一种基于特征分类的诈骗网站识别方法在审
| 申请号： | 201811252792.6 | 申请日： | 2018-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN109376244A | 公开（公告）日： | 2019-02-22 |
| 发明（设计）人： | 高勇;孙志猛;刘善武;李进;孟繁瑞;赵龙斌;刘志会;柴军民;孙涛;郝振江;夏光升 | 申请（专利权）人： | 山东省通信管理局;国家计算机网络与信息安全管理中心山东分中心;天津市国瑞数码安全系统股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/958;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京力量专利代理事务所(特殊普通合伙) 11504 | 代理人： | 王鸿远 |
| 地址： | 250000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及网络安全技术领域，尤其涉及一种基于特征分类的诈骗网站识别方法。该方法包括以下步骤：将采集到的多个网站分别标识为安全网站和诈骗网站；将安全网站和诈骗网站中的文档分别标识为安全文档和诈骗文档；计算出各文档中每个词组分别出现在安全网站和诈骗网站中的卡方统计量，并根据词组的卡方统计量筛选得到敏感词组；计算出各文档中出现的每个敏感词组的正反向词频，作为各文档的特征向量；根据所有文档的特征向量训练出用于识别网站是否为诈骗网站的BP神经网络模型。本发明以安全网站和诈骗网站中文档的特征向量作为样本，得到用于识别网站是否为诈骗网站的BP神经网络模型，方法简单、操作方便，具有网站识别准确率高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 网站 文档 安全网站 词组 特征向量 网站识别 特征分类 统计量 词频 网络安全技术 安全文档 多个网站 敏感 正反向 准确率 样本 采集 筛选 中文 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征分类的诈骗网站识别方法，其特征在于，包括以下步骤：将采集到的多个网站分别标识为安全网站和诈骗网站；将安全网站和诈骗网站中的文档分别标识为安全文档和诈骗文档；计算出各文档中每个词组分别出现在安全网站和诈骗网站中的卡方统计量，并根据词组的卡方统计量筛选得到敏感词组；计算出各文档中出现的每个敏感词组的正反向词频，作为各文档的特征向量；根据所有文档的特征向量训练出用于识别网站是否为诈骗网站的BP神经网络模型。
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