1、目前互聯(lián)網(wǎng)用戶很多時間都在瀏覽各類網(wǎng)頁，然而大量的網(wǎng)頁或多或少地含有惡意代碼，用戶在瀏覽網(wǎng)頁的時候，惡意代碼就會侵入網(wǎng)絡用戶的計算機系統(tǒng)，使用戶的計算機系統(tǒng)在不知不覺中感染了惡意代碼或計算機病毒。 本文簡要介紹了辨別網(wǎng)頁惡意代碼的相關知識。采用人工智能中的機器學習方法，對多種網(wǎng)頁惡意代碼的工作原理進行了分析，提出了網(wǎng)頁惡意代碼的防范措施。網(wǎng)頁上的惡意代碼越來越多，為了識別惡意代碼，利用機器學習中應用較為廣泛的示例學習和機械學習相

2、結合，將幾種含有常見的惡意代碼的程序段的特征關鍵字作為機器學習的知識庫中的示例知識，通過建立學習解釋器，對網(wǎng)頁中的Javascript等腳本語言進行判斷，把網(wǎng)頁中Javascript部分的代碼分離出來，并將其與知識庫中的關鍵字進行比較判斷，達到去除不安全代碼或者可疑代碼。 本系統(tǒng)的機器學習通過執(zhí)行單元將網(wǎng)頁的Javascript程序段與知識庫進行比較，如果相同或相似則認為是惡意代碼，于是就將相似代碼通過學習單元將其提取特征碼作為