一种网站分类方法
    24.
    发明公开

    公开(公告)号:CN103605794A

    公开(公告)日:2014-02-26

    申请号:CN201310651985.X

    申请日:2013-12-05

    CPC classification number: G06F17/3089 G06N3/08

    Abstract: 本发明公开了一种网站分类方法,包括:获取网站的多维属性,利用集合对多维属性进行表示;针对表示多维属性的集合,进行自编码特征学习;利用自编码学习结果,进行网站聚类学习,得到用于进行网站分类的支持向量机SVM;步骤S104,对任意一个未经标注的网站进行分类时,先进行步骤S101和步骤S102,得到与该网站对应的自编码学习结果;然后将该结构输入到步骤S103得到的SVM中,进行网站分类,得到网站的类别。本发明的网站分类方法能高效准确的按照行业类别对网站进行分类,并且能快速侦测具有恶意特征的钓鱼网页;采用多维属性描述的方式,增加系统的便利性与通用性;且系统具有极强的稳定性。

    一种基于页面视觉相似性的仿冒网站检测方法和系统

    公开(公告)号:CN105119909B

    公开(公告)日:2019-02-19

    申请号:CN201510434950.X

    申请日:2015-07-22

    Abstract: 本发明涉及一种基于页面视觉相似性的仿冒网站检测方法和系统,包括,获取待检测网站地址列表;逐一将该列表中的网站地址与预设白名单相匹配,若匹配则允许用户访问该网站地址并对其添加白名单标记;否则将当前网站地址与预设黑名单相匹配,若匹配禁止用户访问该网站地址并对其添加黑名单标记;若当前网站地址不在预设白名单和黑名单内,则根据待检测网站地址列表对应的网页内容与预设白名单进行相似度度量,获取最大相似度值,并与预设阈值T比较;判断待检测网站地址列表中是否存在未添加标记的网站地址,若存在则重新检测,否则结束。利用该方法完成仿冒网站检测一定程度上缩减了用户访问仿冒网站的概率,降低了误入虚假网站带来的损失。

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