Detta papper jämför maskininlärning tekniker för att upptäcka skadliga webbsidor. Den konventionella metoden för att upptäcka skadliga webbsidor går igenom den svarta listan och kontrollerar om webbsidorna är listade. Svart lista är en lista över webbsidor som klassificeras som skadliga ur en användares synvinkel. Dessa svarta listor skapas av betrodda organisationer och frivilliga. De används sedan av moderna webbläsare som Chrome, Firefox, Internet Explorer, etc. Den svarta listan är dock ineffektiv på grund av den ofta föränderliga karaktären på webbsidor, det växande antalet webbsidor som ger upphov till skalbarhetsproblem och de krypandes oförmåga att besöka intranätswebbplatser som kräver att datoroperatörer loggar in som autentiserade användare. I detta dokument används därför alternativa och nya metoder genom att tillämpa algoritmer för maskininlärning för att upptäcka skadliga webbsidor. I detta papper tre övervakade maskininlärning tekniker såsom K-Nearest Granne, Support Vector Machine och Naive Bayes Classifier, och två oövervakade maskininlärning tekniker såsom K-Means och Affinity Propagation används. Observera att K-means och Affinity Propagation inte har tillämpats på upptäckt av skadliga webbsidor av andra forskare. Alla dessa maskininlärning tekniker har använts för att bygga prediktiva modeller för att analysera ett stort antal skadliga och säkra webbsidor. Dessa webbsidor laddades ner av en samtidig krypare som drog nytta av gevent. Webbsidorna tolkades och olika funktioner som innehåll, URL och skärmdump av webbsidor extraherades för att mata in i maskininlärningsmodellerna. Resultaten från datorsimuleringen har gett en noggrannhet på upp till 98 % för de övervakade teknikerna och siluettkoefficienten på nära 0,96 för de oövervakade teknikerna. Dessa prediktiva modeller har tillämpats i ett praktiskt sammanhang där Google Chrome kan utnyttja de prediktiva funktionerna hos de klassificeringsapparater som har fördelarna med både lätta och tunga klassificeringsapparater.
I REF, de prediktiva modeller som involverar maskininlärning tekniker är etablerade för att analysera ett stort antal skadliga och godartade webbsidor och för att extrahera webbinnehåll, webbadresser, skärmdumpar och annan information för användning i maskininlärning modeller.
Comparisons of machine learning techniques for detecting malicious webpages
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}