【摘 要】
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针对恶意挖矿网页检测技术存在的漏报率高、时效性低、预测不准、过于依赖规则等问题,文章设计了基于多特征识别的恶意挖矿网页检测模型和多层级证据保存的恶意挖矿网页取证方法。该检测模型通过对Coinhive、Jsecoin、Webmine、Cryptoloot四种挖矿网页的实现方式、代码特点分析,归纳总结其特征,构建出挖矿网页的多特征序列,实现对恶意挖矿网页的自动检测。研究表明,该检测模型能够对用户提交的
【机 构】
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中国刑事警察学院公安信息技术与情报学院
【基金项目】
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辽宁网络安全执法协同创新中心资助项目[WXZX-201912015],中国刑事警察学院研究生创新能力提升项目[2020YCYB24]。
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针对恶意挖矿网页检测技术存在的漏报率高、时效性低、预测不准、过于依赖规则等问题,文章设计了基于多特征识别的恶意挖矿网页检测模型和多层级证据保存的恶意挖矿网页取证方法。该检测模型通过对Coinhive、Jsecoin、Webmine、Cryptoloot四种挖矿网页的实现方式、代码特点分析,归纳总结其特征,构建出挖矿网页的多特征序列,实现对恶意挖矿网页的自动检测。研究表明,该检测模型能够对用户提交的URL进行自动检测,区分出恶意挖矿网页并判断出其类型,整体检测准确率达到97.83%。多层级取证方法能够
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