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申请/专利权人：江苏省未来网络创新研究院
摘要：本发明涉及一种基于机器学习的网页挖矿检测方法及系统，包括采集历史网页数据和实时网页数据，从历史网页数据中提取网页特征数据，获取历史网页特征数据；利用历史网页特征数据训练机器学习模型，获取基于机器学习的网页挖矿检测模型；利用基于机器学习的网页挖矿检测模型对实时网页特征数据进行检测，获取网页挖矿检测结果；基于网页挖矿检测结果进行网页挖矿行为预警。本发明通过利用机器学习模型从大量数据中自动学习和提取特征，实现了对网页挖矿行为的高效、准确和实时的检测与防护；还能够适应不同类型的挖矿脚本，减少误报和漏报现象；通过实时监控和分析网页流量，及时检测和阻止挖矿行为，保护用户设备的性能和安全。
主权项：1.一种基于机器学习的网页挖矿检测方法，其特征在于：包括，采集历史网页数据和实时网页数据，从所述历史网页数据中提取网页特征数据获取历史网页特征数据；利用所述历史网页特征数据训练机器学习模型，获取基于机器学习的网页挖矿检测模型；从所述实时网页数据中提取网页特征数据，获取实时网页特征数据，利用所述基于机器学习的网页挖矿检测模型对实时网页特征数据进行检测，获取网页挖矿检测结果；基于所述网页挖矿检测结果进行网页挖矿行为预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏省未来网络创新研究院 基于机器学习的网页挖矿检测方法及系统
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