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诈骗网站智能识别技术与综合治理 版权信息
- ISBN：9787521852684
- 条形码：9787521852684 ; 978-7-5218-5268-4
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
诈骗网站智能识别技术与综合治理 内容简介
**部分基于TextCNN的诈骗网站分类研究，介绍了传统诈骗网站研判方法，首先介绍Jieba和TextRank技术，然后基于TextCNN对电诈网站进行研判工作，*后提出传统方法的不足。 第二部分诈骗网站图像识别研究，介绍了基于图像领袖决策的诈骗网站图像识别模型IRM-FWLD，首先介绍模型整体框架，然后介绍相关技术，*后通过实验验证模型识别诈骗网站的效果。 第三部分诈骗网站识别模型的设计与实现，介绍了基于BERT和Inception-ResnetV2决策融合的诈骗网站识别模型IRWD-BIRF。首先展示识别模型的整体架构，随后对模型中的数据预处理和获取算法进行介绍，*后进行模型测试，分别对BERT模型、Inception-ResnetV2模型和IRWD-BIRF模型对诈骗网站进行判断，实验结果证明同时考虑文本、图像特征、基于BERT和Inception-ResnetV2决策融合的识别模型能取得更准确的分类结果。 第四部分多模态诈骗网站识别方法研究，介绍了利用Stacking集成学习思想，结合文本、图像、URL等多个模态，提出一种基于相异模型集成的多模态诈骗网站识别方法，并通过实验验证其有效性。 第五部分诈骗网站量化分析介绍了基于评分卡的诈骗网站量化分析模型。首先介绍模型整体框架，然后介绍IV、WOE等关键技术，*后通过与随机森林、SVM等模型对比，展示此模型的高效性。 第六部分网络流量的诈骗网站识别，介绍了基于受害人视角下，基于网络行为分析的VIM-TFCN诈骗网站识别模型。首先介绍模型整体框架，然后介绍显性特征、行为向量化等关键技术原理，*后通过实验验证模型效能。 第七部分分析诈骗网站综合治理方法
诈骗网站智能识别技术与综合治理 目录
引言
第1章
诈骗网站特征与漏洞分析
1.1 诈骗网站概述
1.2 诈骗网站特征.
1.3 诈骗网站漏洞分析
1.4 本章小结..
第2章
基于卷积神经网络的诈骗网站文本分类
2.1 概述
2.2 相关技术概述..
2.3 模型实现
2.4 模型评估.
2.5 本章小结..
第3章
基于 BERT 迁移学习模型的诈骗网站文本识别方法研究.
3.1 BERT
文本分类模型概述..
3.2 诈骗网站文本识别模型流程设计.
......
展开全部
诈骗网站智能识别技术与综合治理 作者简介
周胜利，男，1982年9月出生，计算机科学与技术博士，浙江警察学院网络安全技术教研室主任，四级调研员，副教授，硕士研究生导师，杭州电子科技大学硕士研究生导师，公安部电子物证鉴定专家。研究方向：网络安全，网络监察管理。主讲：网络安全监察与管控、信息安全技术、网络安全基础、计算机网络、Web应用安全等课程。科研项目具体包括：1.杭州市网络安全“十四五”规划主要起草人；2.温岭市网络安全“十四五”规划主要起草人3.关于当前虚拟社会监督管理的实践与思考（宁海县公安局合作项目、项目主持人）；4.电信网络诈骗犯罪威胁情报平台关键技术研究（浙江省公益研究计划项目主持人）；5.浙江省 “十三五”省级产学合作协同育人项目--面向新型犯罪治理的网络攻防产学合作平台项目（浙江省产学研项目主持人）；6.基于大规模电信网络诈骗数据的被害风险识别与防控策略研究（公安部研究项目主持人）。论文方面以第一作者或通讯作者发表国家一级期刊论文10篇，专利2个。具有丰富的工信部、省委网信办、公安网安实战工作经验。
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