TY - A2的刘,你们非盟- Tang Yonghui盟——吴,范PY - 2022 DA - 2022/05/30 TI -深学习过滤块钓鱼活动使用智能英语文本识别方法SP - 5036026六世- 2022 AB -大部分的复杂攻击的现代网络犯罪的基础,除此之外,在专业的钓鱼活动。一个挑战在识别钓鱼活动是定义的分类模式,可以推广和使用在不同的地区和不同性质的活动。尽管一直在努力建立一个通用的分类标签计划,还有有限的数据标签格式。通常的方法是基于功能工程正确识别网络钓鱼活动,出口词法,句法,语义特征,例如,以前的短语。在这种背景下,最近的方法利用现代神经网络体系结构来记录隐藏信息的短语和文本的水平,例如,长期短期记忆(LSTM)和卷积神经网络(cnn)。然而,这些模型失去语义信息与特定的问题,导致他们的表现的变化,根据不同的数据集用于标签和相应的标准。在本文中,我们提出延长嵌入与词向量表示每个单词的语义相似度与每个钓鱼运动模板标签。这些嵌入式计算关键字基于语义子字段对应于每个钓鱼运动标记,构建基于关键词代表这些标签的自动提取。通用词集成结合向量计算基于词相似使用一组连续的卡尔曼滤波器,然后力量任何神经结构如LSTM或CNN来预测每个钓鱼活动。我们的实验使用数据指标来评估我们的方法,实现成果显著加强先进的。 SN - 1176-2322 UR - https://doi.org/10.1155/2022/5036026 DO - 10.1155/2022/5036026 JF - Applied Bionics and Biomechanics PB - Hindawi KW - ER -