客戶端釣魚網(wǎng)站智能檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、釣魚網(wǎng)頁(yè)是一種常見的網(wǎng)絡(luò)攻擊，它通過模仿真實(shí)頁(yè)面的文本、圖片和行為等特征，從而達(dá)到假冒合法網(wǎng)站的目的，以此詐取用戶的信任，繼而竊取個(gè)人賬戶信息或其他隱私信息。隨著網(wǎng)上購(gòu)物的熱潮，釣魚攻擊也更加頻繁，它所帶來的危害也越來越嚴(yán)重，反釣魚技術(shù)便顯得愈加重要。釣魚網(wǎng)頁(yè)特征檢測(cè)作為一種新型的反釣魚措施與技術(shù)受到了普遍的關(guān)注和重視。
　　本文提出一種基于SVM分類器的釣魚網(wǎng)頁(yè)特征智能檢測(cè)技術(shù)，在分析和提取網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容特征的基礎(chǔ)上，用SVM分類器模

2、型分類檢測(cè)并識(shí)別釣魚網(wǎng)頁(yè)。首先，由于網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容特征的選擇是影響釣魚網(wǎng)頁(yè)檢測(cè)結(jié)果的關(guān)鍵要素，論文全面分析并提取網(wǎng)頁(yè)的各種類型的特征，然后通過具體實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證哪些特征組合最能高效地區(qū)分虛假和真實(shí)網(wǎng)站，從而提高系統(tǒng)對(duì)虛假網(wǎng)站的識(shí)別率。其次由于提取特征是一個(gè)很耗時(shí)的工作，為進(jìn)一步縮短提取特征所消耗的CPU時(shí)間，本文采用了多線程網(wǎng)絡(luò)爬蟲，實(shí)現(xiàn)了多線程并發(fā)特征提取。最后用大量的正常網(wǎng)站以及虛假網(wǎng)站進(jìn)行檢測(cè)實(shí)驗(yàn)，利用SVM分類器訓(xùn)練出一個(gè)檢測(cè)模型，進(jìn)