基于EMO-GAN的惡意URL檢測框架

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摘 要：隨著萬維網(wǎng)的廣泛應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)威脅的日益嚴(yán)峻，統(tǒng)一資源定位符（uniform resource locator，URL）的安全性成為了網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的研究熱點，如何有效檢測并防范惡意URL已經(jīng)成為了業(yè)內(nèi)非常關(guān)注的問題。針對惡意URL檢測中存在的數(shù)據(jù)獲取困難、特征表示不足以及模型概念漂移挑戰(zhàn)，提出了一種基于EMO-GAN的惡意URL檢測框架（EMO-GAN-based malicious URL detection framework，EMO-GANUDF）。（剩余26055字）