*完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考,以到貨標的為正確資訊。 印行年月:202309*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況,謝謝。 台灣(台北市)在地出版社,每筆交易均開具統一發票,祝您中獎最高1000萬元。 書名:詐騙網站智能識別技術與綜合治理 ISBN:9787521852684 出版社:經濟科學 著編譯者:周勝利 頁數:xxx 所在地:中國大陸 *此為代購商品 書號:1646539 可大量預訂,請先連絡。 內容簡介 第一部分基於TextCNN的詐騙網站分類研究,介紹了傳統詐騙網站研判方法,首先介紹Jieba和TextRank技術,然後基於TextCNN對電詐網站進行研判工作,最後提出傳統方法的不足。 第二部分詐騙網站圖像識別研究,介紹了基於圖像領袖決策的詐騙網站圖像識別模型IRM-FWLD,首先介紹模型整體框架,然後介紹相關技術,最後通過實驗驗證模型識別詐騙網站的效果。 第三部分詐騙網站識別模型的設計與實現,介紹了基於BERT和Inception-ResnetV2決策融合的詐騙網站識別模型IRWD-BIRF。首先展示識別模型的整體架構,隨後對模型中的數據預處理和獲取算法進行介紹,最後進行模型測試,分別對BERT模型、Inception-ResnetV2模型和IRWD-BIRF模型對詐騙網站進行判斷,實驗結果證明同時考慮文本、圖像特徵、基於BERT和Inception-ResnetV2決策融合的識別模型能取得更準確的分類結果。 第四部分多模態詐騙網站識別方法研究,介紹了利用Stacking集成學第1*,結合文本、圖像、URL等多個模態,提出一種基於相異模型集成的多模態詐騙網站識別方法,並通過實驗驗證其有效性。 第五部分詐騙網站量化分析介紹了基於評分卡的詐騙網站量化分析模型。首先介紹模型整體框架,然後介紹IV、WOE等關鍵技術,最後通過與隨機森林、SVM等模型對比,展示此模型的高效性。 第六部分網絡流量的詐騙網站識別,介紹了基於受害人視角下,基於網絡行為分析的VIM-TFCN詐騙網站識別模型。首先介紹模型整體框架,然後介紹顯性特徵、行為向量化等關鍵技術原理,最後通過實驗驗證模型效能。 第七部分分析詐騙網站綜合治理方法 作者簡介 |