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钓鱼网站的泛滥给国民的生产生活带来了巨大的威胁,不利于经济的发展与和谐稳定。将神经网络应用于钓鱼网站的检测,采用GA算法对BP神经网络进行优化,得到了优化后的GA-BP神经网络。建立了包含3个钓鱼网站显性特征向量和3个隐性特征向量的综合评价模型,同时对3个隐性特征向量采用GA-BP算法进行识别。采用国际反钓鱼组织的数据作为样本,通过测试集测试结果表明,将钓鱼网站的显性特征和隐性特征结合起来进行评价的办法使得对钓鱼网站的总体识别率、正向样本识别率和总体漏报率都有了明显的提高。