王正琦，冯晓兵，张驰

（1. 中国科学技术大学，安徽 合肥 230026；2. 中国科学院电磁空间信息重点实验室，安徽 合肥 230026）

基于两层分类器的恶意网页快速检测系统研究

王正琦1,2，冯晓兵1,2，张驰1,2

（1. 中国科学技术大学，安徽 合肥 230026；2. 中国科学院电磁空间信息重点实验室，安徽 合肥 230026）

针对当前传统静态恶意网页检测方案在面对海量的新增网页时面临的压力，引入了两段式的分析检测过程，并依次为每段检测提出相应的特征提取方案，通过层次化使用优化的朴素贝叶斯算法和支持向量机算法，设计并实现了一种兼顾效率和功能的恶意网页检测系统——TSMWD（two-step malicious Web page detection system）。第一层检测系统用于过滤大量的正常网页，其特点为效率高、速度快、更新迭代容易，真正率优先。第二层检测系统追求性能，对于检测的准确率要求较高，时间和资源的开销上适当放宽。实验结果表明，该架构能够在整体检测准确率基本不变的情况下，提高系统的检测速度，在时间一定的情况下，接纳更多的检测请求。

恶意网页检测；网络安全；机器学习；特征提取

1 引言

近年来，社会经济、科技、文化高速发展，互联网已逐步成为人们生活中不可或缺的重要一环。人们正逐渐从信息时代过渡到大数据时代。网络购物、在线付款、远程会议等各式的互联网应用层出不穷，随着互联网给人们的生活带来越来越多的便利，更多的人希望在网络中获取自己所需要的信息。因此，大量提供各式各样服务的网站与日俱增。……