基于RFE-SVM的钓鱼网页识别技术的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究概况 | 第10-12页 |
| ·主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| 2 相关的钓鱼攻击及检测理论技术 | 第14-25页 |
| ·网络钓鱼攻击 | 第14-18页 |
| ·现有网络钓鱼检测机制及不足 | 第18-20页 |
| ·SVM 分类算法 | 第20-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 钓鱼网页检测模型设计 | 第25-41页 |
| ·样本获取及网页分类信息抽取 | 第25-26页 |
| ·钓鱼网页的特征选择与提取 | 第26-32页 |
| ·特征函数算法表示 | 第32-34页 |
| ·钓鱼网页特征向量空间模型的算法设计 | 第34-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 钓鱼网页分类识别系统的设计与部分实现 | 第41-51页 |
| ·总体设计 | 第41-42页 |
| ·特征向量空间模型的建立和实现 | 第42-45页 |
| ·分类器模块的设计与实现 | 第45-47页 |
| ·其他功能模块实现 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 实验及结果分析 | 第51-56页 |
| ·实验环境 | 第51页 |
| ·实验过程 | 第51-52页 |
| ·实验结果与分析 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| ·工作展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |