В Интернете много вредоносного ПО, невольные пользователи компьютеров могут быть соблазнены на посещение сомнительных веб-страниц самыми неожиданными и оригинальными способами. Поэтому существует актуальная необходимость в разработке все более новых систем безопасности, которые могут быстро обнаруживать такие вредоносные веб-сайты с целью защиты личных данных пользователей, таких как логины и банковские реквизиты, ассимилированные в компьютер или мобильные устройства пользователей Интернетом.
У преступников много гнусных целей, но их можно пресечь. И вот как: в новом документе Дхармараджа Патила и Джаянтрао Патила, ученых из кафедры вычислительной техники, в Технологическом институте им. Р.К. Пателя, Ширпур, Махараштра, Индия, описывается новый подход к обнаружению вредоносных веб-сайтов, основанный на методах выбора функций и машинном обучении. Пара обсуждает эти детали в Международном в статье в журнале высокопроизводительных вычислений и сетей.
Их подход использует три модуля: выбор характеристик, обучение и классификация. Чтобы проверить подход, команда использовала шесть методов выбора признаков и восемь контролируемых классификаторов машинного обучения и провела эксперименты на сбалансированном наборе двоичных данных. С помощью методов выбора функций они смогли обнаружить вредоносный веб-контент с точностью от 94 до 99 процентов и даже выше. Уровень ошибок был всего 0,19 до 5,55%. Они сравнили свои результаты с восемнадцатью известными антивирусными программами, которые также обнаруживают вредоносные веб-страницы, и обнаружили, что этот подход работает лучше, чем все известные антивирусы.
