摘要：网络攻击成为日益重要的安全问题,而多种网络攻击手段多以恶意URL为途径。基于黑名单的恶意URL识别方法存在查全率低、时效性差等问题,而基于机器学习的恶意URL识别方法仍在发展中。对多种机器学习模型特别是集成学习模型在恶意URL识别问题上的效果进行研究,结果表明,集成学习方法在召回率、准确率、正确率、F1值、AUC值等多项指标上整体优于传统机器学习模型,其中随机森林算法表现最优。可见,集成学习模型在恶意URL识别问题上具有应用价值。

关键词：恶意url 机器学习 集成学习 特征工程 

单位：上海交通大学电子信息与电气工程学院; 上海200240