摘要：近来,通过仿冒真实网站的URL地址及其页面内容的＂钓鱼网站＂已严重威胁到互联网用户的隐私和财产安全.为了应对这种威胁,该文通过对大量已知正常网站和钓鱼网站的学习,解析其对应的网页内容,提取相应的网页标题、网页关键字、网页描述信息等8种特征来描述这些网站,然后基于不同的特征表达方法构建了相应的分类器;对于待检测的网站,采用分类集成的方法综合各个分类模型的预测结果,达到对钓鱼网站智能检测的目标.基于上述方法,构建了钓鱼网站智能检测系统IPWDS,并将其集成于金山安全产品中.在大量、真实数据集的基础上,实验结果表明IPWDS系统对钓鱼网站的检测效果优于现有常见的钓鱼网站检测方法和常用的反钓鱼软件.

关键词：钓鱼网站 分类器 分类集成 

单位：厦门大学智能科学系 厦门361005 金山互联网安全公司 珠海519015 美国佛罗里达国际大学 迈阿密33199 中国科学院深圳先进技术研究院 深圳518055