C'è un sacco di malware su Internet, gli utenti di computer inconsapevoli potrebbero essere indotti a visitare pagine Web che offrono tali contenuti dannosi e pertanto è urgente sviluppare sistemi di sicurezza in grado di rilevare rapidamente tali siti Web dannosi e proteggere gli utenti dall'eliminazione dei loro dati personali e privati, assimilati i loro dati di accesso e le coordinate bancarie, o il loro computer o dispositivo mobile dirottato per scopi nefasti di criminali terzi.

Un nuovo articolo di Dharmaraj Patil e Jayantrao Patil del Dipartimento di Ingegneria Informatica, presso l'R.C. Istituto di tecnologia Patel, a Shirpur, Maharashtra, India, delinea un nuovo approccio al rilevamento di siti Web dannosi basato su metodi di selezione delle funzionalità e apprendimento automatico. La coppia discute i dettagli nell'International Journal of High Performance Computing and Networking.

Il loro approccio utilizza tre moduli:selezione delle funzionalità, addestramento, e classificazione. Per testare l'approccio, il team ha utilizzato sei metodi di selezione delle caratteristiche e otto classificatori di apprendimento automatico supervisionati e ha condotto esperimenti sul set di dati binari bilanciati. Con i metodi di selezione delle caratteristiche, sono stati in grado di rilevare contenuti Web dannosi con una precisione compresa tra il 94 e il 99 percento e anche oltre. Il tasso di errore era compreso tra lo 0,19 e il 5,55%. Hanno confrontato i loro risultati con diciotto noti programmi antivirus che rilevano anche pagine Web dannose e hanno scoperto che l'approccio ha funzionato meglio di tutti loro.