基于JavaScript的轻量级恶意网页异常检测方法

发布时间：2017-09-26 06:44

  本文关键词：基于JavaScript的轻量级恶意网页异常检测方法

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【摘要】：为了有效检测恶意Web网页,提出一种基于JavaScript代码基本词特征的轻量级分析方法.首先利用抓捕器获取页面中的全部源代码并从中分离出JavaScript代码,再将全部JavaScript代码用自定义的基本词表示,然后利用最近邻(K-NN)、主成分分析(PCA)和支持向量机(One-class SVM)等三种机器学习算法通过异常检测模式检测恶意网页.实验结果表明:每种算法的检测时间开销都较小,当选用PCA算法时,检测系统在1%误报率的情况下能达到90%的检测率,同时检测系统对网页的平均有效检测速率达250s-1.
【作者单位】： 北京交通大学计算机与信息技术学院;石河子大学信息科学与技术学院;
【关键词】： 异常检测 恶意Web网页 主成分分析 Web安全 机器学习
【基金】：教育部高校创新团队资助项目(IRT201206) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20120009110007,20120009120010) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012JBZ010,2013JBM025)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 随着互联网规模的日益增大,基于Web的应用也越来越多.JavaScript作为Web应用开发的首选脚本语言,在为用户带来好的体验同时也不可避免带来了很多安全问题.恶意站点利用JavaScript可进行多种针对客户端的攻击,比如跨站脚本攻击XSS(cross site scripting),这种攻击可以盗取用户

【共引文献】

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本文编号：922062