【摘 要】
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为高效识别违法网站，提出一种基于URL特征检测的识别方法。基于报文请求行信息中用户访问路径的分级特点，构建基于路径相似度的网站相似度计算模型，并使用Python编程语言实现模
【机 构】
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公安部第三研究所,信息网络安全公安部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0800909);中央高校基本科研业务费专项资金(C16356)
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为高效识别违法网站，提出一种基于URL特征检测的识别方法。基于报文请求行信息中用户访问路径的分级特点，构建基于路径相似度的网站相似度计算模型，并使用Python编程语言实现模型的分布式计算。采用FastUnfolding算法进行网站聚类并抽取违法网站的URL特征，从中筛选出准确率高、具有特定含义的特征作为有效的违法网站特征，并通过检测未知网站是否具有违法网站的URL特征识别出违法网站。实验结果证明，该方法能有效度量同类网站间的关联程度，结合FastUnfolding算法能有效区分不同类型的网站。与基于UR
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