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基于ActiveSVM算法的恶意网页检测技术研究的开题报告
一、选题背景
随着互联网的普及，恶意网页数量不断增加，成为互联网安全领域的一个重要问题。恶意网页能够通过各种方式传播病毒、木马等恶意软件，导致用户计算机和数据的被攻击和损失。因此，恶意网页检测技术对于保障用户安全和减少网络攻击具有重要意义。
机器学习算法是一种应用广泛的恶意网页检测技术。其中，支持向量机（SVM）算法是一种有效的分类算法，可用于恶意网页检测中。ActiveSVM算法是一种改进的SVM算法，通过主动采样方式来增加训练样本，提高模型的泛化性能。
二、研究内容和目标
本研究旨在探究基于ActiveSVM算法的恶意网页检测技术，并针对以下内容进行研究：
1.整理、处理恶意网页数据，并提取有效特征，建立分类模型；
2.比较传统SVM算法和ActiveSVM算法在恶意网页检测中的性能差异，分析其优缺点；
3.基于ActiveSVM算法开发恶意网页检测工具，并进行实际应用测试；
4.研究ActiveSVM算法的性能评价指标和优化方法，提高模型性能。
三、研究方法
1.收集恶意网页数据集，并对数据集进行整理和处理，剔除异常数据和重复数据，并提取有意义的特征；
2.使用传统SVM算法和ActiveSVM算法建立恶意网页分类模型，并利用交叉验证法对模型进行验证；
3.对比两种算法的分类性能，验证ActiveSVM算法的有效性和优越性；
4.基于ActiveSVM算法开发恶意网页检测系统，并进行实际应用测试；
5.分析ActiveSVM算法的性能评价指标和优化方法，提高模型性能。
四、预期成果
1.恶意网页数据集，包括经过整理和处理的恶意网页数据集和有效特征集合；
2.基于SVM算法和ActiveSVM算法的恶意网页分类模型；
3.ActiveSVM算法在恶意网页检测中的性能比较和分析结果；
4.基于ActiveSVM算法的恶意网页检测系统。
五、研究意义
本研究将探讨ActiveSVM算法在恶意网页检测中的应用，扩展机器学习算法在网络安全领域的应用范围，为提高网络安全水平提供技术支持和参考。同时，本研究将为后续工作提供技术和理论基础。