基于CADW集成的钓鱼网站检测方法研究

发布时间：2021-07-20 22:01

　　近年来,信息诈骗类安全事件数量快速增长。一方面,钓鱼网站传播范围更广泛;另一方面,攻击手段更趋于多样化。如何全面准确地监测钓鱼网站成了挑战性的课题,受到了越来越多的关注。从钓鱼网站本质出发,钓鱼攻击者为了使网页在视觉上达到相似的效果,通常使用合法网站中的图像元素进行伪装;同时,在网页中以图片代替文字成为常见的规避检测的手段。因此基于图像相似性的钓鱼检测变得尤为重要。在图像特征提取方面,SIFT算法具有良好的特性,其提取的特征具有尺度不变性,能较好的适应钓鱼页面多变的情况。但在某些因素影响下,若一张图片中存在大量形状相似的区域,在使用SIFT进行图像匹配时会产生一定的误匹配点。为了解决这个问题,本文提出了一个新匹配算法,该方法在对特征进行匹配时加入几何一致性约束,剔除掉邻域斜率不相似的点,同时加入Pearson相关系数约束,对特征向量进行进一步筛选,有效地改善了原始匹配算法约束小,没有考虑空间几何约束信息的问题。对比改进前后的匹配算法,分别对经过噪声,旋转缩放、光照变化以及图像视角变化后的图像进行匹配,结果表明,改进后的匹配算法有效的降低了误配率,与原始SIFT算法相比,误配率降低4～6... 

【文章来源】：山东科技大学山东省

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

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据《全球中文钓鱼网站现状统计分析报告（２０１６年）》⑴数据显示，在２０１６??年，通过举报和自主检测等方式被识别的钓鱼网站有１４７２１１例，每月约有１２２６８??个钓鱼网站被识别。图１．１是２０１２年至２０１６年期间，钓鱼网站数量发展趋势，??从图中可以看出，钓鱼网站数量虽存在波动，但整体上呈现上升趋势，并在２０１６??年到达峰值，较上一年网络钓鱼数量增长了近１５０．９６％。??１６００００?１４７２１１??１４００００?，，??１２００００??１０００００?－?／??８００００?７０４８３?／＊＇??６００００?一，?？＾＾一，．４??４０００Ｃ－??２００００??２０１２?２０１３?２０１４?２０１Ｓ?２０１６??图１．１?２０１２运２０１６牵钓鱼网站数量分希??Ｆｉｇ．１．１?Ｎｕｍｂｅｒ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?ｐｈｉｓｈｉｎｇ?ｆｒｏｍ?２０１２?ｔｏ?２０１６??由图１．２可知，钓鱼网站攻击目标排名前三的行业分别为支付、网络金融、??１??

２反钓鱼相关技术分析??２．１黑白名单钓鱼检测技术??基于黑白名单的检测是通过判断未知ＵＲＬ能否成功匹配黑白名单个网站是否是合法网。知识库中包含正常网站和非正常网站，白名单网站一般来源于网络爬虫或人工收集，非正常网站即所谓的黑名单一人工举报、审查、用户群的评级、ＡＰＷＧ?（Ａｎｔｉ－Ｐｈｉｓｈｉｎｇ?Ｗｏｒｋｉｎｇ?Ｇｒｏｕｐ）（Ａｎｔｉ－Ｐｈｉｓｈｉｎｇ?Ａｌｌｉａｎｃｅ?ｏｆ?Ｃｈｉｎａ）或己验证通过的钓鱼网站。安全厂黑白名单记录成ＭＤ５值，以防止错误标记，保证信息的正确性。对比的地址与黑名单中的ＵＲＬ，如果命中，则判定该网站为钓鱼网站。如问地址被白名单命中，则允许访问。黑白名单过滤模块主要包括对待行去重和规范化处理，然后按照黑名单、白名单以及路径黑名单顺序２．１是基于黑白名的钓鱼流图。??

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3293685