基于文本特征分析的钓鱼邮件检测技术研究



基于文本特征分析的钓鱼邮件检测技术研究

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基于文本特征分析的钓鱼邮件检测技术研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-11页
· 研究意义	第8-9页
· 研究目的和研究内容	第9-10页
· 论文组成结构	第10-11页
第二章网络钓鱼检测方法综述	第11-20页
· 引言	第11页
· 常见的钓鱼攻击技术	第11-14页
· 基于url 编码的技术	第12-13页
· 基于Web 漏洞的技术	第13页
· 基于伪造Email 地址的技术	第13-14页
· 基于浏览器漏洞的技术	第14页
· 网络钓鱼检测的现状	第14-19页
· 基于黑白名单的钓鱼攻击检测	第15-16页
· 基于网站链接的钓鱼攻击检测	第16页
· 基于视觉相似的钓鱼攻击检测	第16-18页
· 基于网站拓扑的钓鱼网站检测	第18页
· 结合分类器的检测技术	第18-19页
· 本章小结	第19-20页
第三章基于文本特征分析的钓鱼攻击检测	第20-35页
· 引言	第20页
· 钓鱼攻击检测概述和存在的问题	第20-21页
· 钓鱼邮件的文本特征提取	第21-29页
· 钓鱼邮件的词汇特征提取	第22-26页
· 钓鱼邮件的扩展特征提取	第26-27页
· 结合抗混淆特征	第27-29页
· 邮件检测试验	第29-34页
· 钓鱼邮件的检测过程	第29-30页
· 数据集来源和相关评价指标	第30-31页
· 实验数据及其分析结果	第31-34页
· 本章小结	第34-35页
第四章基于在线学习的分类器模型更新	第35-56页
· 引言	第35页
· 在线学习算法的概述	第35-36页
· PA 算法模型	第36-43页
· PA 算法模型的概述	第36-38页
· 误差损失的通式化	第38页
· 可实现情况下的算法分析	第38-41页
· 算法误差约束的证明	第41-43页
· 不可实现情况的算法调整	第43页
· CW 算法模型	第43-49页
· CW 算法模型的概述	第44页
· 分类器模型的分布	第44-45页
· 更新规则推演	第45-49页
· CW 算法的相关改进	第49-53页
· AROW 算法的推导	第50-52页
· AROW 算法的优点	第52-53页
· 实验	第53-55页
· 实验数据来源	第53页
· 实验内容概要	第53-54页
· 实验结果分析	第54-55页
· 本章小结	第55-56页
第五章总结和展望	第56-58页
· 本文所作研究内容	第56-57页
· 未来的研究方向	第57-58页
致谢	第58-59页
攻读硕士期间发表的论文	第59-60页
攻读硕士期间发表的专利申请	第60-61页
缩略词	第61-62页
图表清单	第62-63页
参考文献	第63-67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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