【摘 要】
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互联网的普及为社会带来便利的同时，也引发了诸多网络安全问题。其中网络钓鱼在电子金融及在线交易领域造成的威胁不断增长，网络钓鱼检测技术受到广泛关注。本文综合网站URL和W
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互联网的普及为社会带来便利的同时，也引发了诸多网络安全问题。其中网络钓鱼在电子金融及在线交易领域造成的威胁不断增长，网络钓鱼检测技术受到广泛关注。本文综合网站URL和Web页面两个方面对钓鱼网站的敏感特征进行分析，将支持向量机应用于特征数据检测，并借助网格搜索算法优化参数，进而提出一种基于网格搜索支持向量机的网络钓鱼检测方法（GS-SVM-BasedPhishing）。通过对PhishingWebsites数据集的检测及与粒子群算法及遗传算法的对比，证明该方法具有较好的检测精度和泛化能力，能够快速有效地阻
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