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基于最近邻及相似度测量检测钓鱼网页技术的研究

作　者: 李涛贤
导　师: 张卫丰
学　校: 南京邮电大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 钓鱼网页 sift EMD算法贝叶斯模型
分类号: TP393.08
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 10次
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内容摘要

随着网络和电子商务的发展,越来越多的人通过网络进行他们的经济活动。网络和电子商务平台在给人们带来方便的同时也给钓鱼攻击者的违法犯罪活动提供了平台。攻击者通过诱使受害者登入其精心设计的与合法网页非常相似的钓鱼网站从而骗取受害者的银行账号和密码等私人信息。近年来钓鱼网页愈演愈烈,已经成为网民在互联网中所面临的最大问题。因而开发出一种高效的钓鱼网页检测技术已成为网络安全工作者的当务之急。钓鱼者如果试图诱使用户登入钓鱼网页就必须把钓鱼网页仿制成与相应的合法网页具有的高度视觉相似性。针对这一现状,本文首先综述了钓鱼网页检测方法,对现有的基于启发式分析的钓鱼网页检测方法提出了改进:其一是基于sift特征的钓鱼网页检测方法;其二针对启发式分析中的阈值估计提出了贝叶斯阈值估计模型。通过理论分析和实验证明本文提出的sift特征提取方法提高了钓鱼网页检测方法的精确率和召回率;特别是贝叶斯阈值估计方法很好地降低了钓鱼网页检测中的错误忽略率(FNR),这两项改进不但提高了识别钓鱼网页的有效性和准确性,而且提高了其在实际中运用的可能性。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章绪论  8-12
  1.1 研究背景和意义  8-10
  1.2 研究目的和研究内容  10
  1.3 论文内容结构  10-12
第二章钓鱼网页研究方法综述  12-27
  2.1 引言  12-13
  2.2 钓鱼网页检测方法的主要指标  13-14
  2.3 网络钓鱼的主要检测方法  14-21
    2.3.1 黑、白名单技术  14-15
    2.3.2 分析SSL证书信息  15-16
    2.3.3 基于第三方工具检索方法  16-17
    2.3.4 基于相似性的启发式分析  17-21
  2.4 网页图片的视觉特征提取算法  21-26
    2.4.1 网页图片颜色特征提取  21-22
    2.4.2 网页图片纹理特征提取  22-24
    2.4.3 网页图片边缘形状特征提取  24-26
  2.5 本章小结  26-27
第三章基于sift特征的钓鱼网页检测  27-41
  3.1 引言  27-28
  3.2 sift特征检测钓鱼网页方法框架  28-29
  3.3 基于sift特征的网页全局特征提取  29-34
    3.3.1 sift算法特点  29-30
    3.3.2 生成网页图片sift特征主要步骤  30-34
  3.4 基于EMD算法的网页特征距离计算  34-36
  3.5 实验  36-40
    3.5.1 数据集和评价指标  36-37
    3.5.2 实验结果及分析  37-40
  3.6 本章小结  40-41
第四章基于贝叶斯的钓鱼网页分类器阈值估计  41-51
  4.1 引言  41
  4.2 贝叶斯估计统计模型  41-46
    4.2.1 贝叶斯统计模型  41-42
    4.2.2 模型实现  42-46
  4.3 实验  46-50
    4.3.1 实验数据集和评价指标  46-47
    4.3.2 实验结果及分析  47-50
  4.4 本章小结  50-51
第五章总结和展望  51-53
  5.1 本文完成的工作  51
  5.2 未来的研究方向  51-53
致谢  53-54
攻读硕士学位期间发表的论文  54
攻读硕士学位期间获得的专利申请  54-55
缩略词  55-56
图表清单  56-57
参考文献  57-60

基于最近邻及相似度测量检测钓鱼网页技术的研究

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