Klassifizierung bösartiger URLs [German]

By Jo Simon Ambata

In diesem Buch geht es um die Entwicklung eines Modells, das mithilfe von Methoden des maschinellen Lernens klassifiziert, ob eine bestimmte Website legitim oder b?sartig ist, und um die Frage, ob die Erh?hung der Anzahl der Merkmale eines Modells zu einer Steigerung seiner Leistung f?hrt. Die Autoren verwendeten drei verschiedene F?lle, um ein optimales Modell zu erstellen, wobei sich jeder Fall durch die Anzahl der im Datensatz verwendeten Merkmale unterscheidet. Im ersten Fall wurde der Basis- oder Originaldatensatz verwendet. Im zweiten Fall wurde ein erweiterter Merkmalsatz verwendet. Im dritten Fall wurde ein Algorithmus zur Merkmalsauswahl im erweiterten Merkmalsatz verwendet, um einen neuen Datensatz zu erstellen. Die zur Erstellung der Modelle verwendeten Klassifikatoren sind Random Forest, J48, C-SVC und kNN. Das Ergebnis zeigte eine Leistungssteigerung beim Vergleich der Modelle des ersten Falles mit denen des zweiten Falles. Beim Vergleich der Modelle des zweiten Falls mit den Modellen des dritten Falls wurde keine signifikante Ver?nderung festgestellt. Die Studie zeigte, dass es eine direkt proportionale Beziehung zwischen der Anzahl der Merkmale eines Modells und der Leistung des Modells gibt. Eine Erweiterung der Anzahl der Merkmale des Datensatzes f?hrt zu einer Steigerung der Leistung jedes Modells.

• Format: Paperback
• Language: German
• ISBN: 6205307332
• ISBN13: 9786205307335
• Release Date: November 2022
• Publisher: Verlag Unser Wissen
• Length: 180 Pages
• Weight: 0.60 lbs.
• Dimensions: 0.4" x 6.0" x 9.0"