客戶端釣魚網(wǎng)站智能檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、釣魚網(wǎng)頁是一種常見的網(wǎng)絡(luò)攻擊，它通過模仿真實頁面的文本、圖片和行為等特征，從而達到假冒合法網(wǎng)站的目的，以此詐取用戶的信任，繼而竊取個人賬戶信息或其他隱私信息。隨著網(wǎng)上購物的熱潮，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)頁特征檢測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)頁特征智能檢測技術(shù)，在分析和提取網(wǎng)頁內(nèi)容特征的基礎(chǔ)上，用SVM分類器模

2、型分類檢測并識別釣魚網(wǎng)頁。首先，由于網(wǎng)頁內(nèi)容特征的選擇是影響釣魚網(wǎng)頁檢測結(jié)果的關(guān)鍵要素，論文全面分析并提取網(wǎng)頁的各種類型的特征，然后通過具體實驗進一步驗證哪些特征組合最能高效地區(qū)分虛假和真實網(wǎng)站，從而提高系統(tǒng)對虛假網(wǎng)站的識別率。其次由于提取特征是一個很耗時的工作，為進一步縮短提取特征所消耗的CPU時間，本文采用了多線程網(wǎng)絡(luò)爬蟲，實現(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)站進行檢測實驗，利用SVM分類器訓(xùn)練出一個檢測模型，進

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