Tradycyjne metody klasyfikacji stron internetowych opierają się na subiektywnej ocenie operatora, regułach URL lub gotowych bazach wzorców, co czyni je mało skutecznymi w dynamicznie zmieniającym się internecie.
Rozwiązanie BTC Website Classification eliminuje te ograniczenia, pozwalając na błyskawiczne i precyzyjne klasyfikowanie dowolnej witryny. Co więcej, każda strona jest ponownie analizowana co miesiąc, co jest szczególnie istotne w sytuacjach, gdy zmienia się jej właściciel lub treść.
Nasza technologia wyróżnia się nie tylko szybkością, ale także wysoką jakością działania. Proces klasyfikacji opiera się na trzech niezależnych algorytmach, które stale doskonalą swoje mechanizmy oceny. Dzięki temu rozwiązanie doskonale sprawdza się w profesjonalnych systemach zarządzania IT i bezpieczeństwa sieciowego.
W przeciwieństwie do wielu zagranicznych klasyfikatorów, BTC Website Classification skutecznie analizuje treści w języku polskim oraz w 51 innych językach, co czyni go jednym z najbardziej wszechstronnych narzędzi tego typu. Dodatkowo, klasyfikowane strony dostarczają informacji nie tylko o ich tematyce, ale także o ich wpływie na produktywność oraz potencjalnym zagrożeniu dla użytkownika. System skutecznie wykrywa witryny mogące wyłudzać dane, strony blokowane przez rząd (np. hazardowe) oraz inne niebezpieczne zasoby.
Nasze rozwiązanie oferuje również dostęp do API, co umożliwia jego łatwą integrację z innymi systemami – na przykład w celu automatycznego blokowania stron należących do określonych kategorii, takich jak pornografia czy strony phishingowe. Dodatkowo, BTC Website Classification nie ogranicza się wyłącznie do analizy strony głównej – w przypadku braku wystarczających danych przeszukuje podlinkowane zakładki oraz obsługuje przekierowania, co znacząco zwiększa skuteczność klasyfikacji.
Adresy zostają przesłane do klasyfikatora
Kod strony zostaje pobrany w celu późniejszej jego analizy
Kod strony zostaje oczyszczony ze zbędnych danych, takich jak powtarzające się wyrazy i znaczniki HTML
Po oczyszczeniu kodu ze zbędnych składników zostaną wyrazy (słowa kluczowe), które określają charakter witryny
Proces przetwarzania danych w celu zwiększenia skuteczności modelu deep learning
Powtarzające się słowa kluczowe przypisywane są do kategorii na podstawie słownika oraz określana jest ilość (nasycenie) słów w ramach poszczególnych kategorii
W trakcie analizy strony WWW brany jest pod uwagę cały kontekst strony, co pozwala efektywniej analizować strony wielotematyczne
Strona zostaje przypisana do kategorii, którą zidentyfikowano jako najbardziej prawdopodobną