mba論文面向網(wǎng)絡(luò)滲透社工的用戶信息挖掘與分析pdf

1、學(xué)校代碼： 10385 分類號(hào)： 研究生學(xué)號(hào)：1300205013 密 級(jí)： 不保密 面向網(wǎng)絡(luò)滲透社工的用戶信息挖掘與分析 面向網(wǎng)絡(luò)滲透社工的用戶信息挖掘與分析 User Information Mining and Analysis O

2、riented The Social Engineering Network Penetration 作者姓名： 姜楠 姜楠 指導(dǎo)教師： 鄭力新 鄭力新 教授 教授 實(shí)踐單位導(dǎo)師： 黃惠榮 黃惠榮 高級(jí)工程師 高級(jí)工程師 專業(yè)學(xué)位類別/領(lǐng)域： 工程碩士 工程碩士/計(jì)算機(jī)技術(shù) 計(jì)算機(jī)技術(shù) 研究方向： 網(wǎng)絡(luò)安全 網(wǎng)絡(luò)安全 所在學(xué)院： 工學(xué)院 學(xué)院 論文提交日期：二零一六 二零一六年三月三十 三十日

3、摘要 I 摘要 隨著互聯(lián)網(wǎng)安全技術(shù)的發(fā)展，系統(tǒng)漏洞的發(fā)現(xiàn)越來越困難，越來越多的入侵者采用人為因素變相地創(chuàng)造漏洞進(jìn)行攻擊,這在一定程度上擴(kuò)大了社會(huì)工程學(xué)的應(yīng)用范圍。網(wǎng)絡(luò)滲透社工的核心思想是找到系統(tǒng)人員的疏忽之處從而制造漏洞。對(duì)于滲透社工而言，完整、真實(shí)的用戶信息是決定后期能否成功滲透的關(guān)鍵。 課題研究如何從龐大的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘的方法分析出合法有用的用戶信息建立社工庫(kù)，目標(biāo)是能根據(jù)滲透社工的需求設(shè)計(jì)完善的查詢界面，通過檢索獲取有效信

4、息。然而用戶信息的挖掘存在各種困難，包括非結(jié)構(gòu)化、跨網(wǎng)站性和非度量化。 針對(duì)這些難題本文進(jìn)行深入研究， 主要研究?jī)?nèi)容概括如下： （1）針對(duì)用戶信息的非結(jié)構(gòu)化，本文研究了基于網(wǎng)站用戶信息提取的爬蟲技術(shù)，設(shè)計(jì)一個(gè)可以良好運(yùn)行的爬蟲系統(tǒng)，通過模擬登陸獲取訪問權(quán)限實(shí)現(xiàn)對(duì)非結(jié)構(gòu)用戶信息的有效提取。 （2）針對(duì)跨網(wǎng)站的用戶信息，本文研究了跨網(wǎng)站的用戶匹配技術(shù)。該模塊的設(shè)計(jì)通過對(duì)具有唯一值的性別、年齡等信息進(jìn)行精準(zhǔn)匹配，對(duì)具有限制性的用戶名采用模糊匹

5、配，解決跨網(wǎng)站導(dǎo)致的用戶信息碎片化問題，并針對(duì)現(xiàn)有的模糊匹配算法準(zhǔn)確率低的缺點(diǎn)提出改進(jìn)，最終實(shí)現(xiàn)同名消歧和不同名消解。 （3） 針對(duì)用戶信息的非度量化， 課題采用正則匹配融合 Python 現(xiàn)有模塊實(shí)現(xiàn)文本內(nèi)容提取， 利用文本挖掘技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶信息的度量。 針對(duì) Fast-Newman聚類算法無法識(shí)別小于特定規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)類和極端退化的現(xiàn)象提出改進(jìn)，最終通過 GN 基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行性能測(cè)試證實(shí)算法的有效性。 （4）從應(yīng)用的角度出發(fā)，在非結(jié)構(gòu)化、