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网络中大量的恶意网页已经成为网络用户的主要安全威胁。本文提出了一种基于机器学习分类器的网页恶意JavaScript代码分析方法。通过对训练样本训练学习，建立分类模型，最后对测试样本检测。实验表明，本方法能够有效的检测出大部分恶意网页JavaScript代码，检测准确率达到88．5％
基于机器学习的网页恶意代码检测方法
【摘 要】
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网络中大量的恶意网页已经成为网络用户的主要安全威胁。本文提出了一种基于机器学习分类器的网页恶意JavaScript代码分析方法。通过对训练样本训练学习，建立分类模型，最后对测
【机 构】
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西安电子科技大学通信工程学院,北京电子科技学院
【出 处】
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北京电子科技学院学报
【发表日期】
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2012年4期
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