一种基于机器学习的反广告拦截检测系统的使用方法

摘要

本发明属于网络安全技术领域，具体公开了一种基于机器学习的反广告拦截检测系统的使用方法，所述基于机器学习的反广告拦截检测系统的使用方法包括以下步骤：获取反广告拦截器相关特征、修改浏览器相关JavaScript API接口、数据收集、特征提取、确定反广告拦截器分类标准、标记训练集、确定训练分类器、测试分类器、获取具有反广告拦截行为的JavaScript脚本的原始URL文件以及获取反广告拦截器黑名单；所述基于机器学习的反广告拦截检测系统使用动态分析方法来提取JavaScript文件中的特征，只对JavaScript脚本执行时被实际调用的API进行特征提取，这样能够有效避免代码混淆；另外其可以将具有反广告拦截行为的JavaScript脚本自动转化为黑名单，便捷迅速。