發(fā)布時(shí)間：2020-11-20 15:46

　　 隨著信息時(shí)代的蓬勃發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)在帶給人們方便的同時(shí),也帶來了許多安全問題,其中,以網(wǎng)頁欺詐為核心的網(wǎng)絡(luò)詐騙行為肆意橫行。欺詐網(wǎng)頁通過各種偽裝手段欺騙搜索引擎,提高自身網(wǎng)頁排名,從而達(dá)到廣告、非法傳銷等目的。在網(wǎng)頁欺詐與反欺詐的博弈里,如何快速有效、低成本地檢測(cè)出欺詐網(wǎng)頁,加速構(gòu)建和諧、安全的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境,成了刻不容緩的問題。在欺詐網(wǎng)頁檢測(cè)的研究中存在兩個(gè)挑戰(zhàn):一方面,網(wǎng)頁基本特征的高維、冗余增加了欺詐網(wǎng)頁檢測(cè)的計(jì)算消耗和計(jì)算代價(jià),影響檢測(cè)效率;另一方面,挖掘欺詐網(wǎng)頁的過程中可能會(huì)泄露敏感數(shù)據(jù)的隱私。為了應(yīng)對(duì)上述兩個(gè)挑戰(zhàn),提出了多種有效的特征選擇算法,并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步提出一種兼顧數(shù)據(jù)隱私保護(hù)和檢測(cè)性能的特征選擇算法,以及一個(gè)高效安全的欺詐網(wǎng)頁檢測(cè)模型。本文首先深入研究了欺詐網(wǎng)頁的基本分類以及對(duì)應(yīng)的網(wǎng)頁基本特征,并將研究重點(diǎn)放在網(wǎng)頁基本特征的優(yōu)選上,通過分析多種特征選擇算法,提出一種基于信息增益(Information Gain,IG)和遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)的改進(jìn)特征選擇算法IFS-BIGGA,并且得到了最佳最小的特征子集(OMFS)。為了分析對(duì)比IFS-BIGGA算法的有效性,本文另外實(shí)現(xiàn)了三種基于隨機(jī)森林和鄰域粗糙集的高效的特征選擇算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了IFS-BIGGA算法優(yōu)于其他特征選擇算法�？紤]到欺詐網(wǎng)頁挖掘中數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的重要性,本文結(jié)合網(wǎng)頁特征選擇,在IFSBIGGA的基礎(chǔ)上,加入基于條件熵的隱私度和置信度,實(shí)現(xiàn)了基于隱私保護(hù)的級(jí)聯(lián)特征選擇算法PPGAFS,解決了欺詐網(wǎng)頁挖掘中提高欺詐網(wǎng)頁檢測(cè)性能和保護(hù)數(shù)據(jù)隱私之間的矛盾,并在此基礎(chǔ)上提出了一個(gè)高效安全的欺詐網(wǎng)頁檢測(cè)模型WSDM,主要包括數(shù)據(jù)離散化、數(shù)據(jù)平衡化、特征選擇和分類檢測(cè)四個(gè)階段。為了驗(yàn)證提出算法和模型的有效性,在WEBSPAM-UK2007數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了多組對(duì)比實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了提出的基于PPGAFS的欺詐網(wǎng)頁檢測(cè)模型優(yōu)于其他多種新提出的檢測(cè)方案,有效保護(hù)了數(shù)據(jù)隱私,并且提高了欺詐網(wǎng)頁檢測(cè)性能。
【學(xué)位單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP393.092
【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容和論文組織結(jié)構(gòu)
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)技術(shù)研究
    2.1 網(wǎng)頁欺詐類型及相關(guān)網(wǎng)頁特征
        2.1.1 鏈接欺詐與基于鏈接的特征
        2.1.2 內(nèi)容欺詐與基于內(nèi)容的特征
        2.1.3 隱藏型欺詐與隱藏型特征
    2.2 特征選擇與分類
        2.2.1 特征選擇
        2.2.2 分類算法
    2.3 總結(jié)
第3章 基于信息增益和遺傳算法改進(jìn)特征選擇策略
    3.1 改進(jìn)的信息增益-特征選擇
    3.2 改進(jìn)的遺傳算法
        3.2.1 染色體編碼
        3.2.2 遺傳算子
    3.3 基于信息增益和遺傳算法的改進(jìn)特征選擇算法IFS-BIGGA
    3.4 數(shù)據(jù)集與評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.4.1 數(shù)據(jù)集
        3.4.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.4.3 箱型圖
    3.5 基于IFS-BIGGA的特征選擇實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
        3.5.1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置
        3.5.2 特征選擇實(shí)驗(yàn)結(jié)果
        3.5.3 驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    3.6 三種特征選擇算法與實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比
        3.6.1 基于比例刪除的隨機(jī)森林特征選擇算法PDRFFS
RFFS'>        3.6.2 基于卡方檢驗(yàn)的隨機(jī)森林特征選擇算法Chi-Square_RFFS
        3.6.3 基于鄰域粗糙集的特征選擇算法FHARA
    3.7 本章小結(jié)
第4章 基于隱私保護(hù)的級(jí)聯(lián)特征選擇算法
    4.1 隱私度與置信度
    4.2 隱私保護(hù)-特征選擇
    4.3 基于隱私保護(hù)和遺傳算法的級(jí)聯(lián)特征選擇算法PPGAFS
    4.4 數(shù)據(jù)集與評(píng)價(jià)指標(biāo)
    4.5 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 一個(gè)高效安全的欺詐網(wǎng)頁檢測(cè)模型
    5.1 欺詐網(wǎng)頁檢測(cè)模型WSDM
    5.2 基于WSDM的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)
    5.3 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    總結(jié)
    展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間發(fā)表的論文

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2891640