基于改进Stacking策略的钓鱼网站检测研究

胡强; 刘倩; 周杭霞

doi:10.16088/j.issn.1001-6600.2021071201

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2022, Vol. 40 ›› Issue (03) : 132 -140. DOI: 10.16088/j.issn.1001-6600.2021071201

基于改进Stacking策略的钓鱼网站检测研究

胡强, 刘倩, 周杭霞

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摘要

针对目前大多数钓鱼网站检测技术准确率低、计算资源消耗大和检测不及时等问题，本文提出一种基于改进Stacking策略的钓鱼网站检测方法。该方法将多个分类表现优异的基学习器通过Stacking策略集成为一个高性能模型，并且把该Stacking算法第一级的输入特征与预测结果同时作为第二级的输入特征，充分发挥各模型精度高、速度快等优势，从而进一步提高模型性能。实验结果表明，与传统的机器学习钓鱼网站检测技术相比，在10万级数据集上，此集成学习算法在多个指标上都表现出更好的性能，精确率达到了97.82%,F₁值达到97.54%,可以有效地检测钓鱼网站。