基于CART的钓鱼网站检测识别研究

宋珂

doi:10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2025.07.067

信息记录材料 ›› 2025, Vol. 26 ›› Issue (07) : 31 -34. DOI: 10.16009/j.cnki.cn13-1295/tq.2025.07.067

基于CART的钓鱼网站检测识别研究

宋珂

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摘要

钓鱼网站成为当前网络安全的重要威胁之一，钓鱼网站凭借其伪装合法站点窃取敏感信息的特性，已然成为危及个人隐私与网络生态安全的关键风险源。本研究利用分类与回归树(CART)算法构建了一个决策树模型，并与逻辑回归模型相结合，对安全套接层(SSL)证书状态、统一资源定位符(URL)的锚文本以及域名前后缀等网络特征进行分析。实验结果显示：该混合模型能够自动高效地识别钓鱼网站，最终达到了76.9%的准确率。