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2023年5月15日现代电子技术May2023
第46卷第10期ModernElectronicsTechniqueVol.46No.10
105
105
DO：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2023.10.020
引用格式：张永刚，吕鹏飞，张悦，等.基于Stacking集成学习的恶意URL检测系统设计与实现[J].现代电子技术，2023，46（10）：105⁃109.
基于Stacking集成学习的恶意URL
检测系统设计与实现
11122
张永刚，吕鹏飞，张悦，姚兴博，冯艳丽
（1.国网内蒙古东部电力有限公司，内蒙古呼和浩特010020；2.南京农业大学人工智能学院，江苏南京210095）
摘要：针对传统URL检测方法在恶意URL检测时存在的准确率不高、实时性差等问题，提出一种基于Stacking集成
学习的算法模型。该模型采用机器学习单一方法中的岭分类、支持向量机、朴素贝叶斯作为初级学习器，采用逻辑回归作为
次级学习器，通过初级学习器和次级学习器相结合的双层结构对URL进行检测。使用大量的URL数据集分别对单一方法
中的模型和Stacking集成学习方法的模型进行训练，并对每种模型进行评估。评估结果表明，Stacking集成学习的算法模型
对恶意URL检测的准确率可达98.75%，与其他模型相比提升0.75%以上。采用Flask作为开发框架，实现了恶意URL检测
系统的功能，并对系统进行云端等部署，得到系统根据用户输入的URL链接可以输出URL的检测结果，具有较好的应用
价值。
关键词：恶意URL检测；Stacking集成学习；检测系统设计；算法模型；模型评估；Flask框架
中图分类号：TN911.23⁃34；TP399文献标识码：A文章编号：1004⁃373X（2023）10⁃0105⁃05
DesignandimplementationofmaliciousURLdetectionsystembasedon
Stackingensemblelearning
11122
ZHANGYonggang，LÜPengfei，ZHANGYue，YAOXingbo，FENGYanli
（1.StateGridInnerMongoliaEastPowerCo.，Ltd.，Hohhot010020，China；
2.CollegeofArtificialIntelligence，NanjingAgriculturalUniversity，Nanjing210095，China）
Abstract：Inallusiontotheproblem
- 乡村振兴、双碳、储能、绿色金融 + 关注
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