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申请/专利权人：济南大学
摘要：本发明涉及计算机技术领域，提供了一种基于知识图谱挖掘的钓鱼网站关联性检测方法及系统。所述方法包括，从多个已知钓鱼网站中获取钓鱼样本数据；基于钓鱼网站的特征节点、个人的网络钓鱼样本的特征属性以及不同钓鱼网站样本数据的特征关联，构建恶意钓鱼知识图谱；基于构建的恶意钓鱼知识图谱，采用恶意特征检测模块，提取钓鱼样本数据的恶意特征向量，以此训练深度神经网络，自动获取恶意特征向量的权重；获取待检测的钓鱼数据，将所述待检测的钓鱼数据加入到恶意钓鱼知识图谱中，采用恶意特征检测模块，提取特征向量；基于特征向量，采用深度神经网络，结合恶意特征向量的权重，得到恶意检测结果。
主权项：1.一种基于知识图谱挖掘的钓鱼网站关联性检测方法，其特征在于，包括：从多个已知钓鱼网站中获取钓鱼样本数据；基于钓鱼网站的特征节点、个人的网络钓鱼样本的特征属性以及不同钓鱼网站样本数据的特征关联，构建恶意钓鱼知识图谱；基于构建的恶意钓鱼知识图谱，采用恶意特征检测模块，提取钓鱼样本数据的恶意特征向量，以此训练深度神经网络，自动获取恶意特征向量的权重；获取待检测的钓鱼数据，将所述待检测的钓鱼数据加入到恶意钓鱼知识图谱中，采用恶意特征检测模块，提取特征向量；基于特征向量，采用深度神经网络，结合恶意特征向量的权重，得到恶意检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济南大学 一种基于知识图谱挖掘的钓鱼网站关联性检测方法及系统
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