【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展、數(shù)據(jù)交換的頻繁,信息交互之間的安全就變得尤為重要。釣魚攻擊手段由于其存活短、危害大的特點,已然成為增長速度最快的網(wǎng)絡(luò)攻擊方式。網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊是一種利用社會工程學(xué)和技術(shù)欺騙來獲取用戶身份數(shù)據(jù)和金融賬戶數(shù)據(jù)的攻擊手段。最常見的方式就是在網(wǎng)絡(luò)上向用戶發(fā)送偽造網(wǎng)站鏈接并誘惑用戶點擊,在用戶沒有授權(quán)的情況下監(jiān)控和攔截用戶的隱私信息,從而給用戶帶來巨大的經(jīng)濟損失。因此,建立一種快速檢測和處理釣魚網(wǎng)站的機制能夠及時有效制止釣魚攻擊帶來的危害。由于傳統(tǒng)的釣魚網(wǎng)站檢測技術(shù)缺乏大規(guī)模數(shù)據(jù)集的主動學(xué)習(xí)能力,機器學(xué)習(xí)算法的自主提取特征已經(jīng)成為主流檢測技術(shù)。該檢測方法的關(guān)鍵在于特征的構(gòu)建和分類算法的選擇。本文對檢測釣魚網(wǎng)站的相關(guān)特征進行深入研究。由于釣魚網(wǎng)站的特征多種多樣,人工提取的特征往往依賴于經(jīng)驗知識,這就或?qū)е乱恍┨卣鞑荒苡行Х直娉鲠烎~網(wǎng)站,還會帶來檢測效率低下的問題。然而,這些無用的特征也會影響機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練效果,從而導(dǎo)致訓(xùn)練好的模型無法精確預(yù)測和檢測釣魚網(wǎng)站。機器學(xué)習(xí)算法模型在檢測釣魚網(wǎng)站也會表現(xiàn)出不同的效果,本文通過實驗對比常用的機器學(xué)習(xí)模型的分類效果,選擇更為高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為檢測框架的算法模型�；谝陨戏治�,本文在最優(yōu)特征選擇方法的基礎(chǔ)上,提出了一種有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測模型OFS-NN(Optimal Feature Selection-Neural Network)來檢測釣魚網(wǎng)站。本文的主要工作如下:(1)在分析了當前存在的網(wǎng)絡(luò)釣魚技術(shù)的原理和現(xiàn)有的釣魚網(wǎng)站檢測模型優(yōu)點和存在的缺陷的基礎(chǔ)上,并通過對比各種機器學(xué)習(xí)檢測模型,得出適合釣魚網(wǎng)站的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有高精度、較強的魯棒性和對噪聲數(shù)據(jù)有較強的容錯能力。此外,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠模擬復(fù)雜的非線性關(guān)系和較好的學(xué)習(xí)能力,并可以預(yù)測出未知類型的釣魚網(wǎng)站。(2)本文主要通過提取網(wǎng)站的URL信息、HTML信息和DNS等信息提取相應(yīng)的敏感特征。但無用的特征會影響模型的檢測效果和效率,針這一問題本文提出一個最優(yōu)特征選擇指標FVV(Feature Validity Value)剔除無用特征。在計算每個特征有效值的基礎(chǔ)上,設(shè)置閾值以消除一些無用的特征來選擇適合訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)算法的最優(yōu)特征集合。與Gain(信息增益)指標進行實驗對比,所提出的指標有較好的特征選擇能力。本文在FVV指標的基礎(chǔ)上給出最優(yōu)特征選擇算法,提高了模型訓(xùn)練過程和檢測過程的性能。(3)本文結(jié)合最優(yōu)特征提取算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,提出一個基于最優(yōu)特征的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)釣魚檢測模型OFS-NN。本文通過選擇最優(yōu)特征集合,構(gòu)建最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對釣魚網(wǎng)站進行分類和預(yù)測。并且在對釣魚網(wǎng)站檢測時引入黑白名單機制提高檢測效率。實驗結(jié)果表明,所提出的OFS-NN模型為網(wǎng)絡(luò)釣魚網(wǎng)站的預(yù)測和檢測提供了有效的解決方案。該模型具有較高的精度和強大的泛化能力,能夠有效地識別出多種釣魚網(wǎng)站類型。
【圖文】：

釣魚網(wǎng)站的頻繁出現(xiàn)，己經(jīng)嚴重影響了金融服務(wù)彳／業(yè)的發(fā)展，使互聯(lián)網(wǎng)用戶逡逑遭受了巨大的損失。根據(jù)反釣魚工作組（Ａｎｔｉ－Ｐｈｉｓｈｉｎｇ邋Ｗｏｒｋｉｎｇ邋Ｇｒｏｕｐ，，邋ＡＰＷＧ）１１１逡逑的報告顯示，網(wǎng)絡(luò)釣魚事件一直在持續(xù)增加。圖１．３顯示的是該組織在２０１７年逡逑ＩＩ月至２０１８年１２月期間確認的全球的網(wǎng)絡(luò)釣＆奉件數(shù)設(shè)。逡逑１＾００００邐１１３８９７逡逑ｍ邋１００３８２逡逑１０００００邐８８７５４邋Ｉ邋■邋８１２５７逡逑）６０２３２邋＠邋５７３１７邋６５５０９邋６０．９２６邋６０８８７邋＿＿邋畫蜃逡逑２山丨川山ＩｈＴｉ逡逑＾邐．Ｓ＂邋ｃＳ＇邋Ａ＂邋＾邋Ａ＇邋＾邋＾邋＾邋Ａ＂逡逑＾邋＾邋＾／邋＃邋＃邋＃逡逑ｆ邋＃邋．＂少邋ａ．邋＃邋Ｆ邋ｎ？令邋９邋Ｃ邋令個＇邋Ｐ邋ｆ逡逑ｖ邋ｌ邐ｌ逡逑圖１．１邋２０１７年７月至２０１８年９月期間的ＡＰＷＧ釣魚網(wǎng)站報告．逡逑Ｆｉｇ邋１．１邋ＡＰＷＧ邋Ｐｈｉｓｈｉｎｇ邋Ｒｅｐｏｒｔ邋ｆｒｏｍ邋Ｊｕｌｙ邋２０１７邋ｔｏ邋Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ邋２０１８．逡逑此外，根據(jù)中國反釣魚網(wǎng)站聯(lián)盟（Ａｎｔｉ－Ｐｈｉｓｈｉｎｇ邋Ａｌｌｉａｎｃｅ邋ｏｆ邋Ｃｈｉｎａ，ＡＰＡＣ）Ｉ２１的逡逑報告，釣魚網(wǎng)站主要涉及三類行業(yè)．？電子商務(wù)、交易支付和金融證券。截至２０１８逡逑年１２月份，該組織己經(jīng)識別處理了邋４３５１３９個釣魚網(wǎng)站。在２０１８年１１邋Ｊ］份的釣逡逑魚網(wǎng)站報告中

釣魚攻擊者往往會精心模仿合法網(wǎng)站，讓偽造的網(wǎng)站與原網(wǎng)站產(chǎn)生很大的相逡逑似性，以此來誤導(dǎo)用戶訪問。為了更好地防范釣魚攻擊，就需要進一步了解釣魚逡逑攻擊的原理和大致流程。具體的釣魚攻擊流程如圖２．１所示：（１）攻擊者通過申逡逑請域名ＤＮＳ，模仿合法網(wǎng)頁來構(gòu)造和仿冒相似的網(wǎng)頁，進而建造假冒網(wǎng)站和偽逡逑造釣魚網(wǎng)站鏈接。（２）攻擊者通過郵件、短信或社交網(wǎng)絡(luò)向用戶散布大量虛假鏈逡逑１０逡逑
【學(xué)位授予單位】：安徽大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.08;TP183

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本文編號：2665430