随着互联网的迅速发展,人们在浏览网页的时候容易受到网页恶意代码的攻击.针对这些问题,提出了一种基于多策略的网页恶意代码检测方法.对恶意网页代码特征进行分析,通过运用词频统计的方法对网页代码进行特征挖掘,获取关键特征值后,分别利用支持向量机算法、朴素贝叶斯算法、神经网络算法和多策略的算法建立分类模型,设计实验对4种分类模型进行性能测试.实验表明,提出的基于多策略的网页恶意代码检测方法比单一的检测方法准确率和精准率要高,召回率较低.
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