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J-GLOBAL ID：201702277847186125   整理番号：17A1593646

マルチ特徴分類認識アルゴリズムの融合によるネットワークフィッシング認識技術【JST・京大機械翻訳】

Phishing recognition technology based on fusion of multiple features classification and recognition algorithm

著者 (3件)： Xu Huanxiao (南通大学電子信息学院,江蘇南通,226019) ,  Xu Hui (南通大学計算机科学与技術学院,江蘇南通,226019) ,  Lei Liting (南通大学電子信息学院,江蘇南通,226019)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 34  号： 4  ページ： 1129-1132  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,ページ特徴抽出の実時間差の問題を研究し,特徴分類を行い,抽出,検出,再融合結果を抽出する方法を提案した。まず第一に,テキスト,視覚,およびネットワークリンクを含む3つのカテゴリーの主要な特徴を抽出する。次に,Bayesアルゴリズム,EMDアルゴリズム,およびネットワークを用いて,分類を行い,そして,事後確率に基づき,重みの最終選択を決定した。最後に,これらの3つの分類結果を融合した。Bayes,重みづけおよび重みづけBayesの比較により,アルゴリズムの正確さ,誤警報率および誤警報率を評価した。実験結果により,重みづけBayes法を用いることにより,高い精度と低い誤警報率と漏れ率を持ち,検出精度と実時間性能を改善することができることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  事後確率 ,  視覚 ,  重みづけ ,  特徴抽出 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 検出精度 ,  Bayes法 ,  誤警報率 ,  テキスト ,  実時間 ,  *認識アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： phishing ,  feature classification ,  recognition ,  algorithm fusion ,  weighted Bayesian

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチ ,  分類 ,  認識アルゴリズム ,  融合 ,  フィッシング