钓鱼网页深度学习智能检测方法的研究

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1、华北电力大学硕士学位论文摘要“钓鱼(Phishing)”网站攻击是指通过模仿真实站点，实现假冒合法者身份骗取用户信任，继而窃取个人账户或隐私信息的违法行为。随着钓鱼网站的危害越来越严重，钓鱼网页检测作为一种反钓鱼措施与技术受到普遍的关注和重视。本文提出一种基于深度信念网络(DeepBeliefNetworks，DBN)的钓鱼网页智能检测方法，在分析网页内容特征的基础上，用DBN模型分类检测识别钓鱼网页。首先，由于网页内容特征的提取在很大程度上影响着钓鱼网页的检测结果，论文全面提取了网页的文档特征和图像特征，并丰富了网页特征的种类，在对页面的HTML源码和DOM文档模

2、型进行分析的基础上，提取更加精准的钓鱼网页特征向量。其次，针对提取后网页文本和图像特征向量维数多且格式不一致的问题，论文采用流行学习中的Isomap算法对前面生成的网页特征向量进行规格化降维处理，使之符合钓鱼网页分类器的输入要求，并且提高检测精度。再次，论文运用深度学习的DBN算法，构建了钓鱼网页智能检测分类器，给出了基于DBN的钓鱼网页检测方法的具体步骤和实验结果，并分析了算法的优缺点。实验证明，论文提出的基于DBN的钓鱼网页检测方法有较高的检测精度和较低的误判率。最后，论文设计和实现了一个钓鱼网页的深度学习智能检测系统，系统采用C／S模式设计，并展示了系统架构设

3、计以及部分功能界面。关键词：钓鱼网页检测，网页特征提取，流行学习算法，深度信念网络华北电力大学硕士学位论文AbstractPhishingattacks，whichstealusers’accountinformationbyfakewebsites，havebecomeaseriousproblemontheInternet．Phishingwebsitesareforgedwebpagesthat；arecreatedbymaliciouspeopletomimicwebpagesofrealwebsitesanditattemptsto,defraudpeop

4、leoftheirpersonalinformation．DetectingandidentifyingPhishing1websitesisreallyacomplexanddynamicprobleminvolvingmanyfactorsandcriteria．Inthispaper,weproposeaphishingdetectionmechanismbasedonDeepBeliefNetworks(DBN)，whichthefeaturesofwebimageandDOMobjects／pmpertiesofwebaretakeninconsidera

5、tion，andtheDeepBeliefNetworksisusedtodetectandclassifyphishingweb]pages．Firstly,thefeaturesofwebimageareextractedforcomplementingthedisadvantageofphishingdetectiononlybasedondocumentobjectmodel(DOM)．Thenaccordingtotheresultsofwebimagesegmentation，thefeaturesofwebimagethatincludeboundar

6、yshape，黟ayhistogram，colorhistogram，andspatialrelationshipbetweensubgraphs．．AccordingtoDOMobjects，thefeaturesofwebsensitive：informationareexamined，，0vhichincludeURL，form，SSLcertificateandSOon．Secondly,asthedataformatsthatcomprisewebcharacteristicvectoraredifferentandexistredundant，thewe

7、bclassifierneedsmoretimetohandlecharacteristicdata．Inordertosol。vetheproblem，thispaperintroducedtheefficiencyIsomaptonormalizeandreducedimensionofcharacteristic，cectors，thismakethedatatofitforthephishingwebclassifierinputrequirements．TheselNturesofwebpageareusedtoassessphishingpageby