基于敏感特征的网络钓鱼网站检测方法

发布时间：2018-05-01 08:38

  本文选题：网络钓鱼 + 敏感特征　； 参考：《大连理工大学学报》2013年06期

【摘要】：网络钓鱼(phishing)是一种在线欺诈行为,普遍存在于电子商务和电子金融中.将黑白名单方法和异常特征检测方法相结合,针对网络钓鱼网站URL异常和页面身份异常特点提出基于敏感特征的网络钓鱼网站检测方法——PhishDetector.使用黑白名单技术对URL进行拦截,对于名单中不存在的URL,提取其敏感特征,然后使用线性分类器判断该网站是否为网络钓鱼网站.实验结果表明,基于敏感特征的网络钓鱼网站检测方法,提高了网络钓鱼网站检测的正确率,显著降低了误判率.
[Abstract]:Phishing is an online fraud widespread in e-commerce and e-finance. Combining black-and-white list method with abnormal feature detection method, a phishing site detection method, Phish detector, is proposed to detect phishing website based on sensitive features according to the characteristics of phishing site URL anomaly and page identity anomaly. The black-and-white list technique is used to intercept the URL, and the sensitive feature is extracted for the URL that does not exist in the list, and then the linear classifier is used to determine whether the site is a phishing site. The experimental results show that the phishing website detection method based on sensitive features improves the accuracy of phishing website detection and significantly reduces the error rate.
【作者单位】： 大连理工大学管理科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71171028)
【分类号】：TP393.08

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