国家自然科学基金(61272531)
- 作品数：2 被引量：9H指数：2
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- 相关机构：东南大学教育部南京财经大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于URL特征的Phishing检测方法(英文)被引量：2
- 2013年
- 为了有效检测恶意网络钓鱼(phishing)行为,提出一种基于URL特征的phishing检测方法.该方法首先对现有钓鱼URL与合法URL进行分析对比,提取钓鱼URL的显著特征,然后采用机器学习算法对样本数据集训练从而获得分类检测模型,用来检测待检测的URL.为适应钓鱼URL的变化,分类模型需要根据新增样本不断更新,因此,设计了一种基于原始样本数据反馈的增量学习算法.实验表明:提取的URL特征与支持向量机(SVM)分类算法的结合能够使phishing检测达到较高的检测精度,且该增量学习算法是有效的.
- 曹玖新董丹毛波王田峰
- 关键词：支持向量机
- 社交媒体内容可信性分析与评价被引量：7
- 2019年
- 近年来社交媒体在拓宽人们获取信息渠道的同时,也方便了虚假信息的传播,并造成了严重的负面影响.与传统互联网媒体相比,社交媒体包含的信息更加复杂多样,为内容可信性的判断带来了新的挑战.已有研究在分析社交媒体内容可信性时,对挖掘可信性影响因素进行了很多工作,但缺乏对噪音数据的处理,大量的无用推文会对推文可信性判断造成干扰,进而会影响事件层面的可信性判断,从大量噪音数据中筛选出真正有用的推文数据就显得尤为重要.在推文层面同时考虑用户的主题因素和从众行为,减少了从众转发等噪音数据在可信性判断过程中的作用,对社交媒体内容的可信性进行研究,采用贝叶斯网络建立了社交媒体内容可信性评价模型,并通过新浪微博公开数据集验证了模型的有效性.
- 刘波刘波孟青李洋曹玖新
- 关键词：社交媒体从众行为概率图模型
