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基于搜索引擎和数据挖掘的钓鱼检测系统的设计与实现的开题报告.docx

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基于搜索引擎和数据挖掘的钓鱼检测系统的设计与实现的开题报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于搜索引擎和数据挖掘的钓鱼检测系统的设计与实现的开题报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于搜索引擎和数据挖掘的钓鱼检测系统的设计与实现的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于搜索引擎和数据挖掘的钓鱼检测系统的设计与实现的开题报告一、研究背景及意义随着互联网的发展,钓鱼攻击越来越普遍。钓鱼攻击的手段日益多样化,从简单的欺诈到复杂的社会工程学攻击,给互联网用户带来了极大的安全威胁。搜索引擎成为进行钓鱼攻击的重要平台之一,利用其优化搜索结果的功能,攻击者可以将钓鱼网站伪装成合法网站,引诱用户点击恶意链接或填写个人敏感信息。因此,建立一套搜索引擎基于数据挖掘的钓鱼检测系统具有重要实际意义。二、国内外研究现状近年来,对于搜索引擎钓鱼检测的研究逐渐增多。国外的研究主要是利用机器学****算法对搜索结果进行分类识别,采用的特征主要有URL、内容、标题等。常用的算法包括支持向量机、决策树、朴素贝叶斯等。国内研究起步较晚,但研究方向相对多样化,包括利用可信度算法、短链检测算法、主题模型等方法进行检测。三、研究内容和方法本研究基于机器学****算法,采用特征提取、分类模型训练和实时检测三个步骤,实现钓鱼检测系统的设计。研究步骤如下::利用网络爬虫技术,获取搜索结果中的URL、标题、描述等信息,并对其中的文本信息进行预处理和特征提取。:建立基于决策树算法的钓鱼检测分类模型,利用已标注的数据集进行模型训练和参数优化。:针对搜索引擎的实时检测需求,设计并实现实时检测模块,将分类模型嵌入到搜索引擎结果页面中,对搜索结果进行即时识别和过滤。四、预期结果利用建立的搜索引擎基于数据挖掘的钓鱼检测系统,可以有效地检测并过滤搜索结果中的恶意网站,提高用户使用搜索引擎的安全性。同时对于网络钓鱼的研究也有一定的推动作用。