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基于ＳＶＭ 的金融类钓鱼网页检测方法
钓鱼检测 支持向量机（ＳＶＭ） 金融网页 特征提取 多模式匹配
2018/6/11
针对金融服务领域面临的严峻信息安全挑战，以及现有钓鱼网页检测方法的不足，提出一种基于支持向量
机（ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）的金融类钓鱼网页检测方法。采用网页渲染去除常见的页面特征伪装，提取统一
资源定位符（ｕｎｉｆｏｒｍｒｅｓｏｕｒｃｅｌｏｃａｔｏｒ，ＵＲＬ）信息特征、页面文本特征、页面表单特征以及页面 ｌｏｇｏ图像特征，构建特
征向量训练 ＳＶＭ分类器模型，实现对...
提出了一种神经网络的SVM(支持向量机)呼吸音识别算法，将通过小波分析得到的呼吸音特征输入神经网络，作为SVM方法的特征输入，对训练样本进行训练，再对测试样本进行分类识别。对于呼吸音反映的3种状态（正常、轻度病变和重度病变）进行了识别，同时与K最近邻(KNN)方法进行比较。实验结果表明，SVM方法具有较高的识别精度，能够对呼吸音状态进行识别，同时在此领域也验证了在神经网络方法中无法避免的局部极值问...
如何有效检测和防御工业病毒对应用层协议数据的攻击是目前工业安全网关研究的难点问题.本文提出了将Modbus TCP通讯流量转换为异常检测模型所需数据形式的预处理方法,设计了一种利用粒子群PSO算法进行参数寻优的PSO-SVM算法.该方法根据Modbus功能码序列中的模式短序列出现的频率,识别出异常的Modbus TCP通讯流量.最后,通过实验数据分析,说明了提出方法可以有效实现对Modbus功能码...