Abstract-In för att klassificera en webbsida som godartad eller skadlig, vi utformade 14 grundläggande och 16 utökade funktioner. De grundläggande funktioner som vi implementerade valdes ut för att representera de väsentliga egenskaperna hos en webbsida. Systemet heuristically kombinerar två grundläggande funktioner till en utökad funktion för att effektivt skilja godartade och skadliga sidor. Stödvektorn kan tränas för att framgångsrikt klassificera sidor genom att använda dessa funktioner. Eftersom fler och fler skadliga webbsidor dyker upp, och de ändras så snabbt, kan klassificeringar som är utbildade av gamla data missklassificera några nya sidor. För att lösa detta problem, valde vi en adaptiv stöd vektor maskin (aSVM) som en klassificering. ASVM kan lära sig träningsdata och kan snabbt lära sig ytterligare träningsdata baserat på de stödvektorer den fick under sin tidigare inlärningssession. Experimentella resultat verifierade att aSVM kan klassificera skadliga webbsidor adaptivt.
För att klassificera en webbsida som godartad eller skadlig, Hwang et al. REF utformade systemet med 14 grundläggande och 16 utökade funktioner som heuritiskt kombinerade två grundläggande funktioner till en utökad funktion för att effektivt skilja godartade och skadliga sidor.
Classifying Malicious Web Pages by Using an Adaptive Support Vector Machine
{'venue': 'JIPS', 'journal': 'JIPS', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}