一种基于改进的Stacking策略的钓鱼网站检测方法

摘要

本发明公开了一种基于改进的Stacking策略的钓鱼网站检测方法，针对目前大多数钓鱼网站检测技术准确率低、计算资源消耗大和检测不及时等问题，通过将多个分类表现优异的基学习器通过Stacking策略集成为一个高性能模型，并且把该Stacking算法第一级的输入特征与预测结果同时作为第二级的输入特征，充分发挥各模型精度高、速度快等优势，从而进一步提高模型性能。实验结果表明，与传统的机器学习钓鱼网站检测技术相比，在10万级数据集上此集成学习算法在多个指标上都表现出更好的性能，其精确率达到了97.82％，F1值达到97.54％，可以有效的检测钓鱼网站。