基于主成分分析和随机森林的恶意网站评估与识别

摘要：

[目的]充分利用网站多源评测指标,研究恶意网站的评估和识别问题.[方法]在广泛收集网站多源评测指标的基础上,采用主成分分析法对恶意网站进行多维度评估,并在此基础上利用随机森林分类算法构建恶意网站识别模型.[结果]所构建方法可以有效提取权威、引用、访问量、排名、链接5个评估维度;同时,基于主成分分析法和随机森林的恶意网站识别模型具有较高的准确率和识别效率.[局限]受数据获取的限制,本研究样本大多属于国外网站,所提取的维度可能与国内恶意网站有一定差异;同时没有考虑恶意网站与正常网站的数量存在不均衡问题.[结论]所构建的基于主成分分析和随机森林的模型既可以提取具有较好解释性的网站评价维度,又具有较高的识别准确率和效率,对后续恶意网站的评估与识别研究具有借鉴意义.

关键词：恶意网站、评估与识别、主成分分析、随机森林

所属期刊栏目：2

分类号：G353(情报学、情报工作)

资助基金：国家自然科学基金面上项目“创新2.0超网络中知识流动和群集交互的协同研究”71373194;国家自然科学基金青年基金项目“基于集成学习的区间型电力负荷预测技术研究”项目71601147的研究成果之一

在线出版日期：2018-08-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：71-80