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詐騙網站智能識別技術與綜合治理 版權信息
- ISBN：9787521852684
- 條形碼：9787521852684 ; 978-7-5218-5268-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
詐騙網站智能識別技術與綜合治理 內容簡介
**部分基于TextCNN的詐騙網站分類研究，介紹了傳統詐騙網站研判方法，首先介紹Jieba和TextRank技術，然后基于TextCNN對電詐網站進行研判工作，*后提出傳統方法的不足。 第二部分詐騙網站圖像識別研究，介紹了基于圖像領袖決策的詐騙網站圖像識別模型IRM-FWLD，首先介紹模型整體框架，然后介紹相關技術，*后通過實驗驗證模型識別詐騙網站的效果。 第三部分詐騙網站識別模型的設計與實現，介紹了基于BERT和Inception-ResnetV2決策融合的詐騙網站識別模型IRWD-BIRF。首先展示識別模型的整體架構，隨后對模型中的數據預處理和獲取算法進行介紹，*后進行模型測試，分別對BERT模型、Inception-ResnetV2模型和IRWD-BIRF模型對詐騙網站進行判斷，實驗結果證明同時考慮文本、圖像特征、基于BERT和Inception-ResnetV2決策融合的識別模型能取得更準確的分類結果。 第四部分多模態詐騙網站識別方法研究，介紹了利用Stacking集成學習思想，結合文本、圖像、URL等多個模態，提出一種基于相異模型集成的多模態詐騙網站識別方法，并通過實驗驗證其有效性。 第五部分詐騙網站量化分析介紹了基于評分卡的詐騙網站量化分析模型。首先介紹模型整體框架，然后介紹IV、WOE等關鍵技術，*后通過與隨機森林、SVM等模型對比，展示此模型的高效性。 第六部分網絡流量的詐騙網站識別，介紹了基于受害人視角下，基于網絡行為分析的VIM-TFCN詐騙網站識別模型。首先介紹模型整體框架，然后介紹顯性特征、行為向量化等關鍵技術原理，*后通過實驗驗證模型效能。 第七部分分析詐騙網站綜合治理方法
詐騙網站智能識別技術與綜合治理 目錄
引言
第1章
詐騙網站特征與漏洞分析
1.1 詐騙網站概述
1.2 詐騙網站特征.
1.3 詐騙網站漏洞分析
1.4 本章小結..
第2章
基于卷積神經網絡的詐騙網站文本分類
2.1 概述
2.2 相關技術概述..
2.3 模型實現
2.4 模型評估.
2.5 本章小結..
第3章
基于 BERT 遷移學習模型的詐騙網站文本識別方法研究.
3.1 BERT
文本分類模型概述..
3.2 詐騙網站文本識別模型流程設計.
......
展開全部
詐騙網站智能識別技術與綜合治理 作者簡介
周勝利，男，1982年9月出生，計算機科學與技術博士，浙江警察學院網絡安全技術教研室主任，四級調研員，副教授，碩士研究生導師，杭州電子科技大學碩士研究生導師，公安部電子物證鑒定專家。研究方向：網絡安全，網絡監察管理。主講：網絡安全監察與管控、信息安全技術、網絡安全基礎、計算機網絡、Web應用安全等課程。科研項目具體包括：1.杭州市網絡安全“十四五”規劃主要起草人；2.溫嶺市網絡安全“十四五”規劃主要起草人3.關于當前虛擬社會監督管理的實踐與思考（寧海縣公安局合作項目、項目主持人）；4.電信網絡詐騙犯罪威脅情報平臺關鍵技術研究（浙江省公益研究計劃項目主持人）；5.浙江省 “十三五”省級產學合作協同育人項目--面向新型犯罪治理的網絡攻防產學合作平臺項目（浙江省產學研項目主持人）；6.基于大規模電信網絡詐騙數據的被害風險識別與防控策略研究（公安部研究項目主持人）。論文方面以第一作者或通訊作者發表國家一級期刊論文10篇，專利2個。具有豐富的工信部、省委網信辦、公安網安實戰工作經驗。
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