基于马尔可夫模型的恶意网页检测算法
针对互联网上具有恶意行为的网页的泛滥,本文提出了一种基于马尔可夫模型的恶意网页检测算法,该方法用马尔可夫行为链来描述网页中内嵌代码的执行行为,通过训练得出行为链中各项行为的初始概率和转移概率,来计算待检测网页的行为链的输出概率,得到网页中存在恶意行为的预测值,以此判断该网页是否属于恶意网页.这个方法比传统的特征词匹配方法更为灵活,可以极大减少特征库的容量,从而提高检测效率.经过实验验证表明，该方法较为高效.
马尔可夫模型 初始概率 转移概率 输出概率 恶意网页检测 内嵌代码
唐骏 庄毅 许斌 刘子豪
南京航空航天大学
国内会议
沈阳
中文
273-277
2006-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）