原文:基於PU-Learning的惡意URL檢測

https: xz.aliyun.com t Ya Lin Zhang, Longfei Li, Jun Zhou, Xiaolong Li, Yujiang Liu, Yuanchao Zhang, Zhi Hua ZhouNational Key Lab for Novel Software Technology, Nanjing University, ChinaAnt Financial ...

2018-05-14 11:46 0 2397 推薦指數:

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基於PU-Learning惡意URL檢測——半監督學習的思路來進行正例和無標記樣本學習

PU learning問題描述 給定一個正例文檔集合P和一個無標注文檔集U(混合文檔集),在無標注文檔集中同時含有正例文檔和反例文檔。通過使用P和U建立一個分類器能夠辨別U或測試集中的正例文檔 【即想要精確分類U或測試集中的正例文檔和反例文檔】 應用: 從多個無標注 ...

Thu Oct 25 18:38:00 CST 2018 0 2116
PU learning簡介

負樣本,因為有可能這個樣本的位置很偏,導致用戶沒有點。 因此,有研究人員開始關注PU Learnin ...

Fri Mar 27 23:58:00 CST 2020 0 806
positive-unlabeled (PU) learning

標簽樣本中U的正例數目。 建立PU分類器有兩種方法: 兩步方法two- step approach ...

Sat Aug 18 00:51:00 CST 2018 0 3689
PU Learning簡介:對無標簽數據進行半監督分類

當只有幾個正樣本,你如何分類無標簽數據 假設您有一個交易業務數據集。有些交易被標記為欺詐,其余交易被標記為真實交易,因此您需要設計一個模型來區分欺詐交易和真實交易。 假設您有足夠的數據和良好的特征, ...

Sun Mar 29 03:07:00 CST 2020 0 998
超簡單集成華為惡意URL檢測,保障用戶訪問安全

常見的惡意URL,例如釣魚鏈接、假冒仿冒的網站鏈接,可能會誘導用戶進行轉賬,造成財產損失,或盜取帳號信息等,因而用戶在訪問網址時會面臨安全風險。對此,華為開放安全檢測服務(Safety Detect)提供惡意URL檢測功能(URLCheck),幫助應用開發者確定特定URL的威脅類型。 一、服務 ...

Thu Dec 24 19:33:00 CST 2020 0 1288
加密惡意流量分析-Maltrail惡意流量檢測系統

項目介紹 maltrail是一款輕量級的惡意流量檢測系統,其工作原理是通過采集網絡中各個開源黑樣本(包括IP、域名、URL),在待檢測目標機器上捕獲流量並進行惡意流量匹配,匹配成功則在其web頁面上展示命中的惡意流量。 項目GitHub地址 ...

Sat Apr 10 16:19:00 CST 2021 0 434
淺析Android惡意應用及其檢測技術

本文分析了Android惡意應用增長情況及其危害,對典型攻擊事件進行了回顧,最后總結了檢測技術的發展趨勢並匯總了當前主流的檢測方法。 自2013年以來,Android操作系統一直占據着移動操作系統市場的統治地位,這個平台的開源性與開放性使得Android平台成為惡意應用攻擊的熱門目標 ...

Thu Apr 09 18:46:00 CST 2020 0 1977
 
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