有效检测恶意网页对于确保Internet上的Web.security至关重要。 但是，现有方法的检测结果差，效率低，因此，设计一种能够提高恶意网页分类精度的有效检测方案具有重要的挑战。 为了克服这一挑战，本文提出了一种马尔可夫检测树方案，对恶意网页进行自动识别和分类，其中统一资源定位符的链接关系，信息获取率，马尔可夫决策过程以及决策树为用于同时分析恶意网页。 为了提高检测的准确性，针对恶意网页，提出了两种填充缺失值的方法来处理网页的null属性值。我们比较了应用不同方法时算法的性能。分类准确性和