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针对网络流量增长迅速，传统的检测方法很难解决恶意地址检测的问题，在介绍传统的恶意地址检测方法以及这些方法遇到的问题的基础上，提出了一种新的恶意地址检测思路，依靠恶意地址本身的语义特性和词汇特性建立地址分类模型，并给出模型的实现方法。通过实验测试4389763个地址，检测出地址3292322个，恶意地址834个，漏报率25％，检测时间3．21min。由于不需要加载外部资源，处理速度相对传统检测方法有质的提高，能够适应大规模网络流量下的恶意地址检测。