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基于深度神经网络的配资网站识别研究

2021-06-03王丛双

四川大学学报(自然科学版) 2021年3期
关键词:特征文本模型

何 颖, 杨 频, 王丛双, 汤 娟

(四川大学网络空间安全学院, 成都 610207)

1 引 言

近年来,随着科技的迅速发展,互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分. 中国互联网络信息中心在2020年的数据统计显示,我国网民规模突破9亿,网站数量达497万个[1]. 然而,在互联网为人们的生活带来巨大便利的同时,网络的负面影响也逐渐显现. 网络违法信息开始出现在互联网的各个角落,其中通过提供非法配资来赚取盈利的网站对网民群体造成了严重的影响,威胁到了网络用户的财产安全.

配资是指根据资金需求方与配资公司签订的协议,在资金需求方原有资金的基础上,配资公司以原始资金作为配资基数按照一定比例另行提供新的资金供资金需求方使用. 配资公司要求资金需求方必须使用其公司的账户进行操作,若选择使用自己的账户,则需要抵押物,如车、房等. 配资公司会随时监督账户的亏损情况,当亏损达到原有资金的一定金额并且持续亏损时,配资公司会强行平仓. 大量民间配资公司利用互联网信息技术搭建互联网配资平台,而这些配资网站并不具备经营证券业务资质,其在本质上就不被法律允许,这种不受监管的配资带来的爆仓风险和资金安全风险不容忽视. 而大量配资网站往往裹上投资咨询、网络信息和商贸服务的外衣,有着极强的迷惑性. 因此,为了能够对配资网站进行监管,迫切需要能够准确检测出配资网站……

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