基于混淆的加强网络安全的方法
- 一、摘要：
- 二、相关工作
* - 1 相关检测工作：
– - 2 相关集成工作：
– - 三、具体做法：
* - （1）数据集、预处理、特征提取、洗数据
- （2）模型
- （3）模糊投票计算得分
- （4）测试
- （5）评估得分
原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9330553
一、摘要：
背景：web垃圾网页是一种不公平的做法，它采取不道德的措施改变了搜索引擎的排名方法，以提高搜索引擎的搜索结果。 本文贡献：本文提出了用于网络垃圾邮件检测的框架Cognitive spammer framework(CSF)，从而对搜索引擎结果页面进行校正。
CSF通过三个机器学习分类器和基于模糊规则的分类器来检测web垃圾网页，其中每个分类器为网页采用QAIR进行质量评分。然后，这些质量分数被综合起来生成一个分数，这个分数可以预测网页的垃圾信息。CSF集成了这几个模型，建立起了一个智能模型，旨在提高ML模型的精度。（感觉也可以用作购物网站筛选评论、屏蔽广告刷单一类的操作）
; 二、相关工作
1 相关检测工作：
现有的技术，主要集中在恶意网页被搜索引擎索引后的检测。
(1)排名算法:
谷歌遵循排名算法，PageRank计算网页的排名得分。但是，垃圾邮件发送者仍然试图操纵搜索结果。例如，作者[13]以这种方式更新了PageRank算法，以便在恶意网页出现在搜索结果之前检测到它们。
(2)用户行为分析:
用户行为分析是检测垃圾网页的一个很好的参数。一个网页的相关性是通过用户花费的时间和点击次数来预测的。所提出的web垃圾邮件检测方案考虑了停留时间和点击次数两个因素。
(3)网页质量:
分析网页质量可以帮助计算其重要性。计算网页质量评分，建立的模型称为内容信任模型。
(4)机器学习:
它是在不同领域发挥不同作用的范式。它是进行实验和验证垃圾邮件检测算法的核心。它预测了用来形成垃圾网页的网页特征的合并。利用大量合并的网页特征训练ML模型，以标准数据集成功检测垃圾网页。
2 相关集成工作：
(1)非加权投票:
每个分类器不仅产生分类决策，而且产生类概率估计。由所有分类器产生的估计量组合在式2中。在这个方程中，hl是分类器，结果是在数据点x处对k的真实预测。
; (2)最小二乘：
这种方法用于回归问题。该方法以最大权重为目标，提高了集成模型的精度。应用的原理是，由hl估计的方差与hl的权重成反比。
(3)似然组合:
该方法适用于分类问题。该方法根据独立的分类器权重计算每个分类器的精度。该方法采用先验分布P(hl)与估计似然P(S|hl)相乘的方法。
(4)门控网络:
它是一种组合分类器的方法，接受输入x并产生输出wl
; (5)堆叠:
它是通过遗漏一个交叉验证实现的。对于每个分类器和每个训练集，都会产生一个组合假设。在下一个迭代中，除了最后一个迭代之外，使用相同的过程。
三、具体做法：
（1）数据集、预处理、特征提取、洗数据
使用米兰大学的网络算法实验室发起的公开数据集(WEBSPAMUK2007)。数据集中，用包含2/3标签的SET1训练。进行预处理，采用PCA进行特征提取；然后使用一种过采样方法SOTU洗数据。
特征提取展示前七个：
特征选择：采用特征排序方法，即随机森林，计算特征的重要性。为特征排序计算的分数是”基尼指数”。不同的特征构成了树的不同节点。基尼值是为每个叶子计算的，无论是父叶子还是子叶子。然后，利用这些基尼值计算平均下降基尼值。选择的最优特性为：hostid, La-
bel, eq hp mp, indegree hp, indegree mp, outdegree hp, outdegree mp, pagerank hp, pagerank mp, trustrank hp,trustrank mp, truncatedpagerank 1 hp , truncatedpagerank 1 mp.
; （2）模型
设计了三个机器学习分类器（Bagged Mars（缺点：新知识并不能很好地归纳）, Bayesian广义线性模型，boosting线性模型）和一个基于模糊规则的分类器(FRBC)（由IF-THEN规则组成）。
分类规则：
1)收集每个分类器的输出，即网页的质量评分向量Vi。
2)将0到1范围内的每个向量归一化。
3)分数越接近0，垃圾网页的概率越高。分数越接近1，说明网页质量越好。0.5为分界线。
4)使用
生成所有选票的组合。n为分类器个数，hi为每个分类器产生的假设。三个机器学习算法ROC曲线分别如下图所示：
（3）模糊投票计算得分
采用模糊投票法对计算得分，所提出的模糊投票集成方法提高了模型的性能。
（4）测试
在标准数据集WEBSPAM-UK 2007上另外1/3的SET2用于测试。
; （5）评估得分
结果如下：
达到了97.3%的Accuracy。
作者也比较了不同大小的训练集和测试集对于实验结果的影响，发现在训练集和测试集8:2的情况下效果比较好。
Original: https://blog.csdn.net/weixin_43737395/article/details/127798841
Author: PUdd
Title: 【论文阅读】基于混淆的加强网络安全的方法
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