نظرة عامة
تبحث هذه الورقة، المنشورة في المجلة العلمية والتقنية لتقنيات المعلومات والميكانيكا والبصريات، في تحديد التقنيات عندما تُحجب التواقيع الثابتة أو تتأثر بالتحميل الديناميكي. يجمع رند ديب وأليسا أ. فوروبيوفا بين الإشراف الضعيف والملاحظات السلوكية.
يوفر اتفاق Wappalyzer وBuiltWith تسميات إيجابية للتدريب. يجمع متصفح آلي خصائص من ترويسات HTTP وملفات الارتباط وطلبات الشبكة وبنية المستند. يتنبأ نموذج Random Forest متعدد التسميات بالتقنيات، وتُعدّل قواعد ارتباط مستخلصة من بيانات التدريب هذه التنبؤات.
يشمل التقييم 8,594 موقعاً و122 تقنية. على مجموعة الاختبار الثابتة، ارتفع متوسط F1 المحسوب بطريقة micro من 0.750 لنموذج Random Forest إلى 0.763 بعد المعالجة بالقواعد. هذه نتائج خاصة بمجموعة البيانات. يكمل النهج التعرف القائم على التواقيع، ولا يثبت كشفاً موثوقاً لكل تقنية مخفية أو لم تُرصد من قبل.
العنوان الرسمي للمنشور
Weakly Supervised Web Technology Identification with Rule-Augmented Machine Learning
معلومات أساسية
- منشور علمي
- 2026
- نُشر في
- Scientific and Technical Journal of Information Technologies, Mechanics and Optics
- الموضوعات
- تحديد تقنيات الويب · الإشراف الضعيف · التعلّم الآلي · قواعد الارتباط