基于模板检测的违法网站识别方法

发布时间：2018-03-25 13:08

  本文选题：模板检测　切入点：违法网站识别　出处：《南京理工大学学报》2015年03期

【摘要】：为高效识别违法网站,该文提出了一种新方法。从HTTP POST提取特征值,计算网站间相似度,对网站进行聚类并抽取违法网站模板用来识别违法网站。应用图挖掘技术过滤合法网站,提升识别效率。以赌博网站为例,在真实环境中对该方法进行了大规模实验和评估。实验结果表明:该方法检测出赌博网站的精确度为1;与URL、HTML和语义特征相比,HTTP POST特征值的F-Measure最好;应用图挖掘技术可以有效过滤合法网站,提高整个流程运行效率20%。
[Abstract]:In order to identify illegal websites efficiently, this paper proposes a new method, which extracts feature values from HTTP POST and calculates the similarity between websites. Clustering websites and extracting template of illegal websites to identify illegal websites. Apply map mining technology to filter legitimate websites, improve identification efficiency. Take gambling websites as an example, The experimental results show that the accuracy of this method is 1. Compared with URLG HTML and semantic features, this method has the best F-Measure feature value. The application of graph mining technology can effectively filter legitimate websites and improve the efficiency of the whole process.
【作者单位】： 上海交通大学软件学院;公安部第三研究所;
【基金】：国家自然科学基金(61472242) 公安部第三研究所开放基金(C13610)
【分类号】：TP393.092

【参考文献】

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