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基于Web社区的钓鱼网站检测研究

朱百禄  
【摘要】:网络钓鱼攻击是一种常见的基于Web页面的攻击形式。通常,钓鱼网站通过各种手段模仿知名银行或电子商务网站的页面,诱使用户在不知情的情况下泄漏自己的信息然后用于非法获利。因此,钓鱼网站的识别和检测技术的研究,对于防范和降低此类网站对电子商务领域和个人隐私信息的危害有着很大意义。 为了提高欺骗成功率,钓鱼网页一般都会采用模仿合法网页的方法进行制作,所以钓鱼网页与目标网页之间必然存在很强的关联性。本文就是针对这一特点,提出了一种基于Web社区的钓鱼网页检测技术。利用网页之间的关联性,使用Web社区识别方法构建一个钓鱼网页的依赖关系社区,并可以在该社区中搜索目标网页。针对以上内容,本文主要完成了以下几项工作: 第一个工作是针对已经提出的钓鱼网页检测方法进行了分类和分析比较,吸收各类方法的优点,总结出钓鱼网页检测方法的评价指标。 第二个工作是提出了基于Web社区的钓鱼网页检测方法。该方法首先分析钓鱼网页的网页结构特征、文本和图像特征,再对这些特征进行分类。依据直接关联关系和间接关联关系两大类,由不同的方法共同完成构建一个种子集合进行Web社区的识别计算,得到的钓鱼网页依赖关系社区。计算社区中每一个网页与钓鱼网页相似度数值,找到目标网页,并判定待测的网页是否为钓鱼网页。 第三个工作是针对实际钓鱼网页检测中的问题,提出了优化初始种子集合的方法。这种方法对于那些网页中超链接数量较少,文字和嵌入式文字较多的检测样本,检测精确率较高。经过上述方法改进后,基于Web社区识别的检测方法就能够在超链接数量较少的情况下保证较高的检测精确率,也使该方法的应用场景更为普遍。 本方法省略了检测前对目标网页查找的步骤,实现了在检测过程中目标网页的自动查找,降低了人为因素对检测结果的影响。由于识别出的社区中关联关系网页数量并不多,与以往方法相比该方法节约了检测时间,提高了检测速度。


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