基于关联规则特征提取的网络行为被害性识别集成优化模型

摘要：

网络行为被害风险识别对电信网络诈骗反制预警具有重要意义.针对被害人网络行为特征规则挖掘不足、行为序列间关系难以确定等问题,提出一种基于关联规则特征提取的网络行为被害性识别集成优化模型.模型首先抓取用户访问网站时产生的交互式流量数据包,提取网络流量中的隐性和显性行为特征,再利用频繁模式增长算法挖掘特征间关联规则并重构特征序列,最后结合粒子群优化的随机森林算法,建立基于网络流量分析的电信网络诈骗被害性分析模型.实验表明,相比于普通二分类模型,所提模型具有更好的精确率和召回率,能够有效提升被害性的识别准确率.

关键词：网络流量分析、关联规则、网络行为、电信网络诈骗

所属期刊栏目：39

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：129-140