基于机器学习的批量网页篡改检测方法

发布时间：2017-11-29 03:01

  本文关键词：基于机器学习的批量网页篡改检测方法

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【摘要】：针对网页篡改问题,设计了一种基于机器学习的批量网页篡改检测方法.以一所综合性大学所有注册网站为研究对象,通过抓取网站首页面的所有信息,对抓取数据进行分类建立对应的检测规则,综合判断网页是否存在篡改.该方法分为学习阶段和检测阶段,学习阶段根据网页历史信息获取各个检测器的标准值,检测阶段对待检测网页的各个参数进行检测,综合多个检测器的输出,反馈检测结果,若结果为误报,则系统进行重新训练修正参数.以实际发生的网页篡改案例为依据,进行网页篡改模拟,并对误报率和漏报率进行了分析,结果表明:当检测数据集窗口大小为11,报警阈值为2时,误报率为1.183%,漏报率为0.878%,获得了最优的效果.
【作者单位】： 北京大学计算中心;北京大学信息科学技术学院;
【分类号】：TP393
【正文快照】： 近年来,随着互联网的普及,网站已成为政府、学校、企业等组织机构信息发布和传播的重要途径,网站安全成为网络安全的重要领域.CNCERT监测发现,2015年我国境内近2.5×104个网站被篡改[1],因此提出一种高效、准确、具有良好扩展性的网页篡改检测方法是应对网页篡改问题的有效途

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本文编号：1235927