基于深度神经网络的配资网站识别研究

摘要

随着互联网金融的迅速发展,配资类网站给人们的财产安全造成的威胁日趋严重.而传统的恶意网站识别技术只适用于部分特征显著的网站识别,导致对配资网站的识别效果不佳.本文从多个维度选取特征,将识别特征归纳为域名特征、搜索引擎收录特征、标签特征、图片特征和文本特征等五大类,较好地体现了配资网站与其他类别网站的本质不同,并结合深度神经网络,建立配资网站识别模型.为验证该模型的有效性,论文设计了深度神经网络模型与决策树算法、支持向量机算法、K-邻近算法的对比实验.从实验中发现,基于深度神经网络的配资网站识别模型提高了配资网站的识别准确率,模型准确率达到95.9%,精确率达到98.7%,各类评估指标效果均优于传统的机器学习算法.实验结果表明,该方法能有效地识别配资网站.