【摘 要】
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钓鱼网站是当今互联网时代一种常见的网络攻击手段。目前大多数基于URL的反钓鱼产品（如Chrome浏览器内置的反钓鱼框架）主要通过建立URL的黑白名单,对可疑的网站进行排查。这种方法虽然简单高效,却有一定的滞后性,由于钓鱼网站的生命周期极短,所以维护黑白名单的成本也较高。而基于机器学习和深度学习的方法有效地提高了钓鱼网站的检测效率,也相应地增加了钓鱼网站的检测时间,难以满足网络用户对网络钓鱼检测实时
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钓鱼网站是当今互联网时代一种常见的网络攻击手段。目前大多数基于URL的反钓鱼产品（如Chrome浏览器内置的反钓鱼框架）主要通过建立URL的黑白名单,对可疑的网站进行排查。这种方法虽然简单高效,却有一定的滞后性,由于钓鱼网站的生命周期极短,所以维护黑白名单的成本也较高。而基于机器学习和深度学习的方法有效地提高了钓鱼网站的检测效率,也相应地增加了钓鱼网站的检测时间,难以满足网络用户对网络钓鱼检测实时性的需求。除此之外,国内外对钓鱼网站仿冒对象追踪技术的研究相对较少。综上,本文在已有的技术方法上,做了如下的研究工作:1.对国内外的钓鱼网站检测技术和钓鱼网站仿冒目标的追踪技术进行调研和分析。指出了现有技术中对钓鱼网站检测系统总体耗时较长的问题,以及钓鱼网站仿冒目标的追踪技术几乎和基于视觉相似度技术绑定,运行效率较低、占用空间较大的问题。2.提出了一个基于规则匹配和非文本特征提取的钓鱼网站检测模型。该模型使用随机森林模型作为判别钓鱼网站分类器,在待测数据进入分类之前提取其URL特征和数字证书特征进行初步筛选。满足筛选条件的网页将不再进入钓鱼网站检测模型,直接判定为钓鱼网站。在检测出钓鱼网站之后,以品牌相似度为指标对数据进行第二次筛选,满足筛选条件的网页不再进入钓鱼网站追踪模型,直接返回钓鱼网站的仿冒目标。在不降低系统准确率的前提下,以减少进入分类器的数据量的方式增加钓鱼网站检测系统的运行效率。3.在仿冒目标追踪模块引入常用于文本情感分析的Word2Vec词向量模型,提出一种基于网络爬虫的方法,生成用于训练Word2Vec词向量模型的语料库。使用该方法生成的语料库相对于传统基于百科的语料库有着更短的运行时间,并且更加符合网页的语言使用倾向,对网页上的语言有着更好的训练效率和分类结果。
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