【摘 要】
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提出了一种基于邮件文本特征的钓鱼邮件检测方法。首先利用邮件解析器将邮件中非文本部分内容剔除,然后提取邮件剩余部分中存在的网站链接及其他内容,并在此基础上提取10种特
【机 构】
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南京理工大学自动化学院,南京邮电大学计算机学院
【基金项目】
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江苏省青蓝工程;武汉大学软件工程国家重点实验室开放基金(BJ2110002);桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室开放基金(TJ211037);苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室(KJS0714)资助项目
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提出了一种基于邮件文本特征的钓鱼邮件检测方法。首先利用邮件解析器将邮件中非文本部分内容剔除,然后提取邮件剩余部分中存在的网站链接及其他内容,并在此基础上提取10种特征。针对这些特征,利用机器学习方法对其进行训练和预测,将邮件分类为普通邮件和钓鱼邮件。我们改进了以往一些针对网站链接分析的检测方法,并结合钓鱼邮件发展的新趋势,提出了6种新的特征。实验证明,本方法结合了新的钓鱼邮件特征,有效地提高了钓鱼邮件检测的召回率以及精准率,同时误判率有所降低。并且,本方法稍加改进以后就能用于钓鱼网站的检测。
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