32、利用主动监督分类方法检测恶意机器人

利用主动监督分类方法检测恶意机器人

1. 引言

互联网已成为人类生活的必需品，随着其使用的增加，信息泄露的风险也在上升，计算机安全攻击日益增多。其中，机器人（Bots）是网络犯罪分子常用的工具之一。

机器人是一种模拟人类活动并自动运行的计算机程序，可分为良性机器人和恶意机器人。良性机器人有助于网站的正常运行，而恶意机器人则被用于实施计算机安全攻击，如价格抓取、内容窃取、用户账户创建和拒绝服务攻击等。

为应对恶意机器人的威胁，人们开发了多种检测技术，机器学习算法和元学习分支在提高检测性能方面发挥了重要作用。本文将探讨主动森林（Proactive Forest）算法在恶意机器人检测中的应用，并与随机森林（Random Forest）算法进行对比实验。

2. 相关工作

恶意机器人对网站构成了严重威胁，因此人们开发了各种检测技术。机器学习算法，特别是监督学习算法，在检测恶意机器人方面具有重要意义。许多研究应用了这些算法，并取得了显著成果。

决策森林算法常被用作分类模型，以有效识别恶意机器人用户。随机森林是最常用的算法之一，但它在构建树时采用随机方法，可能导致森林多样性的损失。为弥补这一不足，主动森林算法应运而生，旨在实现生成森林的可控多样性。

3. 基于机器学习的恶意机器人检测模块

由于需要不断分析恶意机器人并区分其与人类用户的差异，本文提出了基于机器学习的恶意机器人检测模块。该模块集成了基于决策森林的分类算法和元学习组件，可提高分类结果。

3.1 模块架构

恶意机器人检测模块包括三个阶段：
1. 潜在恶意机器