本發(fā)明是基于記憶減退型在線序列極限學(xué)習(xí)機(jī)(MDOS?ELM)訓(xùn)練URL的特征，得到高效的分類器，并用分類器實(shí)現(xiàn)了一個(gè)實(shí)時(shí)的惡意網(wǎng)頁檢測(cè)系統(tǒng)。MDOS?ELM算法引入自適應(yīng)記憶因子和遺忘機(jī)制。URL數(shù)據(jù)在更新過程中，新數(shù)據(jù)相比舊數(shù)據(jù)更能反映當(dāng)前數(shù)據(jù)的特征，失效數(shù)據(jù)是無法體現(xiàn)當(dāng)前數(shù)據(jù)的特征。因此更新檢測(cè)系統(tǒng)時(shí)，新數(shù)據(jù)對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的貢獻(xiàn)較大；舊數(shù)據(jù)對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的貢獻(xiàn)較??；失效數(shù)據(jù)的貢獻(xiàn)為零。通過引入遺忘機(jī)制淘汰失效數(shù)據(jù)。同時(shí)引入自適應(yīng)記憶因子調(diào)節(jié)新、舊數(shù)據(jù)對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)的貢獻(xiàn)，從而提高檢測(cè)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)精度。