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可对多种钓鱼网站进行分类，同时还可按类型、地域、行业等维度进行结果输出。

以自主学习的智能方式对域名进行分析。

1) 域名特征研判：结合页面代码，对域名语义、页面结构等进行提取分析；

2) 特征训练强化: 利用历史数据，对域名特征进行无监督的训练强化；

3) 自更新机制: 将经过训练的特征，以规则自更新的机制加入系统进行后继检测。

全方位、广义的黑白名单，满足不同识别研判需求。

白名单：不仅仅包含主流网站的域名，同时也包括其各种子域名；根据动静态内容分离的方式，将主流网站的各种图片、音视频域名加入白名单。

黑名单：违法违规及恶意网站域名、ISP服务商、域名注册商、域名联系人、IP及地理位置。

灰名单：以访问阈值为基准，对灰名单进行区分；通过域名特征、源码敏感内容对灰名单进行重点研判。

1) 智能研判

对恶意网站趋势进行智能研判，掌握全局网络安全态势，解决传统网站安全检测产品使用效率低的问题。

2) 关注业务

对流量URL从业务属性、重要性等方面利用机器学习等技术进行深度安全体检及感知，解决传统网站检测识别的被动性问题。

3) 统一管理

整合威胁情报库，进行URL特征统一管理，建立网站威胁视图，解决恶意网站威胁信息不通用问题。

4) 支撑多源数据

支撑IDC数据、城域网数据、CDN数据、上网日志等多种数据来源。

5) 灵活可配架构

以Hadoop+流式处理为总体大数据技术架构，同时在功能模块上具备松耦合特点，另外本产品支撑本地或云端部署。

6) 智能多层过滤

支撑黑白名单匹配、DGA算法检测、域名特征识别。

7) 自主学习机制

具备特征提取、关键信息研判、特征强化训练、自主更新机制。

8) 多维结果输出

所属类型、行业对象、归属地域。