查询结果:   毕青松,梁雪春,陈舒期.基于mRMR-RF特征选择和XGBoost模型的钓鱼网站检测[J].计算机应用与软件,2020,37(9):296 - 301.
中文标题
基于mRMR-RF特征选择和XGBoost模型的钓鱼网站检测
发表栏目
安全技术
摘要点击数
49
英文标题
作 者
毕青松 梁雪春 陈舒期 Bi Qingsong
作者单位
     
英文单位
     
关键词
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作者资料
文章摘要
针对大量冗余数据带来的钓鱼网站检测准确率不够、误判率较高等问题,提出一种基于最大相关最小冗余(mRMR)和随机森林(RF)相结合的特征选择方法(mRMR-RF),并利用极端梯度提升(XGBoost)算法构建钓鱼网站检测模型。利用mRMR和RF算法分别对特征进行排序;综合两种特征排序得出最终的排序结果,并根据实验得出的最佳特征数选出XGBoost模型所需的最优特征子集;使用最优特征子集对XGBoost分类模型进行训练。实验结果表明,该方法相比其他分类方法可以提高钓鱼网站检测的准确率,具有实际意义。
Abstract
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