基于网络行为分析的诈骗网站识别技术研究
Modern Computer（2021）
Abstract
分析用户网络行为,识别诈骗网站,对电信网络诈骗犯罪的防控工作具有重要的实际意义.本文通过研究用户的多步骤、时序性的网络数据流,提取显性流量特征以及隐性网络行为特征,建立基于BP神经网络的诈骗网站识别模型,实现对诈骗网站的动态识别.为解决传统的诈骗网站检测模型精确度不足、模型开销庞大的问题,以及传统BP神经网络模型容易陷入局部最优解的问题,本文提出遗传算法优化的BP神经网络模型,通过遗传算法寻找最佳初始权阈值,优化神经网络模型.在用户网络行为数据集的基础上进行实验,证明模型能够有效识别网站的诈骗属性,具有实战意义.
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