随着互联网尤其是移动互联网的快速发展,全球范围内出现了越来越多带欺诈和破坏性质的站点。本文通过分析URL的文本特征和站点特征,提出一种基于机器学习的URL检测方案,用TF-IDF算法细化了URL的站点特征,并结合以上特征使用基于RBF核的SVM进行URL安全检测,得到了96%的准确率和0.95的F1分数。
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