摘要
本发明公开了一种网站篡改的智能识别方法，所述方法包括以下步骤：S1：网站数据收集，通过计算机系统对目标网站的各级页面源码数据进行全量实时采集，采集深度可配置；S2：网站数据预处理，对采集的数据进行隐私保护和脱敏处理，并将处理后的数据发送至消息队列进行解耦缓存；S3：网站数据特征提取，从预处理后的数据中提取用于识别网站内容异常变化的关键特征；S4：网站篡改智能识别，使用训练好的支持向量机模型对提取的特征进行分类，识别网站是否被篡改，其中所述支持向量机模型通过最大化分类间隔来构建决策函数。依赖支持向量机算法进行检测，快速响应网站篡改问题；检测过程自我优化、自我学习，提高网站动态变化的适应能力。
