釣魚網(wǎng)站檢測已經(jīng)形成釣魚攻擊和釣魚檢測相互博弈的局面。釣魚檢測的方向和技術(shù)因為釣魚攻擊技術(shù)的不斷升級,需要尋求新的角度。在特征計算方面,釣魚網(wǎng)站檢測方法計算釣魚網(wǎng)站與單一疑似目標(biāo)網(wǎng)頁的相似性,這一特點導(dǎo)致判斷釣魚網(wǎng)站的條件過于簡單;在網(wǎng)頁特征提取方面,釣魚網(wǎng)站的檢測不僅缺乏對網(wǎng)頁和網(wǎng)頁特征之間獨立性的保證,而且特征提取也只是以網(wǎng)頁本身為主。這兩方面都造成釣魚檢測技術(shù)易于被反檢測,從而降低了檢測的效率和準(zhǔn)確率。因此從基于人類視覺行為降低網(wǎng)頁和網(wǎng)頁特征的相關(guān)度的角度和從復(fù)雜化特征計算的角度,針對反檢測展開對釣魚網(wǎng)站檢測的研究,主要內(nèi)容如下:(1)提出基于改進(jìn)TCD特征空間轉(zhuǎn)換的釣魚網(wǎng)站檢測算法。對能夠表達(dá)網(wǎng)頁外部特征的基元相關(guān)性算子(Texton Correlation Descriptor,TCD)進(jìn)行改進(jìn),使其更能契合釣魚檢測對特征的要求。首先改進(jìn)基元相關(guān)性算子中底層紋理特征提取方法;其次提出結(jié)合基于位置加權(quán)的歐式距離和雙十字窗口選擇鄰域的方法,改進(jìn)特征相關(guān)性統(tǒng)計;然后基于空間關(guān)系將圖像化網(wǎng)頁的集合,映射到新的特征空間中,分離網(wǎng)頁和網(wǎng)頁特征之間的相關(guān)度從而達(dá)到反檢測目的;最后利用大量圖像化網(wǎng)頁之間的相似關(guān)系進(jìn)一步改進(jìn)TCD算子。實驗表明,將改進(jìn)的TCD算子應(yīng)用到釣魚網(wǎng)站識別中,具有令人滿意的穩(wěn)定性和精確度。(2)提出基于結(jié)構(gòu)化文檔模型的釣魚網(wǎng)站檢測算法。利用人類的視覺行為,網(wǎng)頁內(nèi)部代碼特征與網(wǎng)頁布局的關(guān)系,提出基于網(wǎng)頁的主視覺區(qū)域的結(jié)構(gòu)化文檔DMVA(Document Based on Main Visual Area)模型檢測釣魚網(wǎng)站。首先提出子間歸并算法(Merge Algorithm Between Child Nodes,MABC)生成網(wǎng)頁的視覺分塊和分層DOM樹;其次結(jié)合用戶的視覺行為和分層DOM樹的分層結(jié)構(gòu),提取網(wǎng)頁的主視覺區(qū)域;然后獲取網(wǎng)頁的分層主視覺區(qū)域中的文本信息,進(jìn)而構(gòu)造網(wǎng)頁的DMVA對網(wǎng)頁重構(gòu),降低網(wǎng)頁和網(wǎng)頁特征的相關(guān)度;最后提出相關(guān)網(wǎng)站集,計算待測網(wǎng)站DMVA和相關(guān)網(wǎng)站集中網(wǎng)頁的DMVA的相似性,檢測釣魚網(wǎng)站。實驗證明,基于DMVA模型的釣魚網(wǎng)站檢測算法具有較好檢測準(zhǔn)確度。(3)提出基于改進(jìn)TCD圖像檢索和分類的釣魚檢測模型。結(jié)合TCD算子表達(dá)網(wǎng)頁外部特征的優(yōu)勢和DMVA文檔包含網(wǎng)頁內(nèi)部特征的優(yōu)勢,首先將網(wǎng)頁圖像化;其次基于DMVA模型構(gòu)造包含視覺信息的視覺分層TCD算子;然后構(gòu)造TCD-PLSA四層概率潛在語義模型對網(wǎng)頁分類;最終在相應(yīng)分類中通過網(wǎng)頁檢索和特征轉(zhuǎn)換,計算網(wǎng)頁之間的相似性,判斷待檢測網(wǎng)站是否是釣魚網(wǎng)站。TCD-PLSA模型的離線訓(xùn)練部分涉及的數(shù)據(jù)規(guī)模大,采用Map Reduce對其進(jìn)行并行化設(shè)計。實驗證明基于改進(jìn)TCD圖像檢索與分類的釣魚檢測模型具有良好的穩(wěn)定性和釣魚檢測準(zhǔn)確度。
【學(xué)位單位】：中國礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TP393.08
【部分圖文】：

1-2 PhishLabs.com 2018 年釣魚網(wǎng)站分類統(tǒng)計ification of phishing sites counted by PhishLabs.c產(chǎn)損失、社會關(guān)系破壞以及受害者精神檢測技術(shù)的發(fā)展。釣魚攻擊以釣魚網(wǎng)站檢測為主要研究方向。隨著研究人員對斷探索，釣魚網(wǎng)站檢測技術(shù)不斷發(fā)展。發(fā)展趨勢一樣，釣魚攻擊者的技術(shù)也在出便換一個域名或者消停一段時間再死勢。釣魚攻擊者已經(jīng)開始研究現(xiàn)有的釣構(gòu)建可以躲避檢測的釣魚網(wǎng)站。由此，檢測則需要改變思路和角度，提高釣魚檢遵循特征提取和特征計算的步驟[8]。特應(yīng)的網(wǎng)頁特征用以有效地表達(dá)網(wǎng)頁；特對釣魚網(wǎng)站檢測。當(dāng)前釣魚網(wǎng)站檢測提的行為特征。若能夠?qū)⒍呓Y(jié)合，釣魚

8圖 1-4 本文主要研究內(nèi)容的層次圖Figure 1-4 The hierarchy diagram of the main research content of this paper1) 采用基于圖像的釣魚檢測技術(shù)對網(wǎng)頁的外部特征進(jìn)行研究提出基于改進(jìn)TCD 特征空間轉(zhuǎn)換的釣魚檢測算法。TCD 算子具有兩點特征：（1）TCD 算子的提取過程遵循人類的視覺行為；（2）TCD 算子考慮到的特征之間相對位置關(guān)系類比于網(wǎng)頁外部特征布局的顏色對比。在提取網(wǎng)頁 TCD 算子時，

可行的經(jīng)典算法和檢測效果較好的算法，對改進(jìn) TCD 算子特征空間轉(zhuǎn)換的釣魚檢測算法的有效性以及準(zhǔn)確度進(jìn)行驗證。在驗證改進(jìn) TCD 圖像檢索的精確度時，分別采取 TCD 圖像檢索與改進(jìn) TCD圖像檢索在 Corel-1000 和 Corel-10k 數(shù)據(jù)集中檢索數(shù)據(jù)集中的每幅圖像。選擇輸出的圖像數(shù)目從 10~100 幅，統(tǒng)計每類圖像檢索得到的查全率 和查準(zhǔn)率 求平均值。查全率 由公式（3-27），查準(zhǔn)率 由公式（3-25）決定。 ( ) ( )× κ ( )其中， ( )指系統(tǒng)中相關(guān)圖像總數(shù)。圖 3-6 為改進(jìn) TCD 圖像檢索和 TCD 圖像檢索通過實驗得出的結(jié)果的對比。由圖 3-6(a)可以看出改進(jìn) TCD 算子在 Corel-1000 圖像數(shù)據(jù)集中，在輸出圖像數(shù)量相同情況下，查準(zhǔn)率和查全率都比 TCD 算子高。圖 3-6(b)中的結(jié)果是在 Corel-10K 圖像數(shù)據(jù)集中的比較，可以看出隨著輸出圖像數(shù)目的增加，改進(jìn) TCD 算子的查準(zhǔn)率下降趨勢較慢，查全率增加較快。由此可以認(rèn)為改進(jìn) TCD 算子在圖像檢索中具有較高的性能。

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本文編號：2830523