Skip to main content
main-content

Tipp

Weitere Artikel dieser Ausgabe durch Wischen aufrufen

07.06.2016 | Original Article | Sonderheft 1/2017

Neural Computing and Applications 1/2017

Malicious URL detection via spherical classification

Zeitschrift:
Neural Computing and Applications > Sonderheft 1/2017
Autoren:
A. Astorino, A. Chiarello, M. Gaudioso, A. Piccolo

Abstract

We introduce and test a binary classification method aimed at detecting malicious URL on the basis of some information on both the URL syntax and its domain properties. Our method belongs to the class of supervised machine learning models, where, in particular, classification is performed by using information coming from a set of URL’s (samples in machine learning parlance) whose class membership is known in advance. The main novelty of our approach is in the use of a spherical separation-based algorithm, instead of SVM-type methods, which are based on hyperplanes as separation surfaces in the sample space. In particular we adopt a simplified spherical separation model which runs in O(tlogt) time (t is the number of samples in the training set), and thus is suitable for large-scale applications. We test our approach using different sets of features and report the results in terms of training correctness according to the well-established tenfold cross-validation paradigm.

Bitte loggen Sie sich ein, um Zugang zu diesem Inhalt zu erhalten

Sie möchten Zugang zu diesem Inhalt erhalten? Dann informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit dem Wirtschafts-Abo erhalten Sie Zugriff auf über 1 Mio. Dokumente aus mehr als 45.000 Fachbüchern und 300 Fachzeitschriften aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit dem Technik-Abo erhalten Sie Zugriff auf über 1 Mio. Dokumente aus mehr als 40.000 Fachbüchern und 300 Fachzeitschriften aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Maschinenbau + Werkstoffe

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit dem Kombi-Abo erhalten Sie vollen Zugriff auf über 1,8 Mio. Dokumente aus mehr als 61.000 Fachbüchern und rund 500 Fachzeitschriften aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Umwelt
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe

Testen Sie jetzt 30 Tage kostenlos.

Literatur
Über diesen Artikel

Weitere Artikel der Sonderheft 1/2017

Neural Computing and Applications 1/2017Zur Ausgabe

Premium Partner

Neuer Inhalt

BranchenIndex Online

Die B2B-Firmensuche für Industrie und Wirtschaft: Kostenfrei in Firmenprofilen nach Lieferanten, Herstellern, Dienstleistern und Händlern recherchieren.

Whitepaper

- ANZEIGE -

Product Lifecycle Management im Konzernumfeld – Herausforderungen, Lösungsansätze und Handlungsempfehlungen

Für produzierende Unternehmen hat sich Product Lifecycle Management in den letzten Jahrzehnten in wachsendem Maße zu einem strategisch wichtigen Ansatz entwickelt. Forciert durch steigende Effektivitäts- und Effizienzanforderungen stellen viele Unternehmen ihre Product Lifecycle Management-Prozesse und -Informationssysteme auf den Prüfstand. Der vorliegende Beitrag beschreibt entlang eines etablierten Analyseframeworks Herausforderungen und Lösungsansätze im Product Lifecycle Management im Konzernumfeld.
Jetzt gratis downloaden!

Bildnachweise