面向雙結構網絡的釣魚網站檢測技術研究
發(fā)布時間：2020-12-07 10:48
近年來,隨著互聯(lián)網的高速發(fā)展,各類信息資源在網絡上交叉流通,帶來巨大便利的同時,各類網絡安全問題如網絡釣魚、網絡犯罪、隱私泄露等愈加突出。雙結構網絡主張在互聯(lián)網主結構的基礎上增加基于“輻射-復制”模型的播存次結構,以物理變革和二元結構的創(chuàng)新思路對當前互聯(lián)網主結構實施“深度去冗”,并借助統(tǒng)一內容標簽UCL（Uniform Content Label）在用戶終端提供釣魚網站檢測等網絡安全相關服務,以保護用戶數(shù)據(jù)安全。然而傳統(tǒng)釣魚網站檢測方法嚴重依賴于釣魚網站黑名單,黑名單更新不及時會導致漏報率迅速升高,且傳統(tǒng)基于機器學習的釣魚網站檢測方法需要抽取眾多特征,導致檢測速度慢,準確率不理想。雙結構網絡中用戶每天訪問大量網站,對釣魚網站檢測準確率、漏報率、誤報率和檢測速度要求較高,如何在最大程度上降低檢測漏報率和誤報率,增加準確率,并快速檢測釣魚網站是當前雙結構網絡中釣魚網站檢測機制面臨的難題。針對雙結構網絡的需求和特點,本文提出了基于卷積神經網絡（CNN）和長短期記憶網絡（LSTM）的釣魚URL（Uniform Resource Locator）檢測算法（Phishing URL Detecti...
【文章來源】：東南大學江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：69 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
圖1-1雙結構網絡標準實現(xiàn)模式
東南大學碩士學位論文國國家標準[9]，其格式規(guī)范如圖 1-2 所示。述雙結構未來互聯(lián)網體系結構模型可以劃分為三個主要部分：廣播源點、邊緣服務器廣播源點將最近互聯(lián)網上的信息集結到廣播源點服務器，利用 UCL 標引機制對信息標分發(fā)出去，邊緣服務器是一類離用戶最近的邊緣內容服務器，它接收廣播源點分發(fā)的所全文，用戶終端因其存儲有限，只接收用戶興趣之內的全文及全部 UCL[6]。另外邊緣用戶終端的 UCL 請求，同時能根據(jù)用戶情況主動推送一些信息給用戶終端。在雙結構結構和播存次結構優(yōu)勢互補，共同發(fā)展：互聯(lián)網體系結構可以保存現(xiàn)有的特色和優(yōu)勢用“一次廣播，永久存儲”的原理將熱門內容分發(fā)到邊緣服務器，方便用戶就近訪問帶寬緊張的同時提高了用戶的網絡通信質量[5][8]。
從網絡釣魚的攻擊流程及傳播途徑、釣魚網站檢測研究現(xiàn)狀和深度學習相關研究三個方面進行介紹。2.1 網絡釣魚2.1.1 網絡釣魚攻擊流程國際反網絡釣魚工作組（Anti-Phishing Working Group, APWG）將網絡釣魚（phishing）定位為一種通過社會工程學或其它復雜技術手段竊取網站用戶個人身份數(shù)據(jù)和財務賬號憑證的犯罪行為[10]。采用社會工程學手段的釣魚者，一般首先偽造電子郵件、偽造電商網站、偽造銀行界面等，然后通過電子郵件、手機短信、社交網絡等方式向用戶發(fā)送釣魚信息，引誘用戶回復個人敏感信息或訪問偽造的網站，進而泄露私密信息（如用戶名、口令、帳號、電話號碼、ATM PIN 碼或信用卡詳細信息等）或下載惡意軟件。而技術工程手段的攻擊，譬如直接在 PC 或移動設備上移植惡意軟件，消費者誤中木馬病毒、惡意腳本程序等，使用戶的數(shù)據(jù)在傳輸過程中被篡改或誤導用戶訪問偽造的網站，以至于私密信息泄露甚至財產被直接竊取。如圖 2-1 所示的網頁偽造了阿里巴巴的登錄界面，不僅界面十分相似，而且網頁 URL 也包含“Alibaba.com”，極容易誤導用戶輸入個人私密信息，從而被不法分子盜竊利用。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]雙結構網絡內容共享能力研究[J]. 劉旋,楊鵬,董永強. 電子學報. 2018(04)
[2]網絡釣魚欺詐檢測技術研究[J]. 張茜,延志偉,李洪濤,耿光剛. 網絡與信息安全學報. 2017(07)
[3]基于頁面布局相似性的釣魚網頁發(fā)現(xiàn)方法[J]. 鄒學強,張鵬,黃彩云,陳志鵬,孫永,劉慶云. 通信學報. 2016(S1)
[4]基于播存思想的未來互聯(lián)網次結構[J]. 楊鵬,李幼平. 復雜系統(tǒng)與復雜性科學. 2015(02)
[5]惡意網頁識別研究綜述[J]. 沙泓州,劉慶云,柳廳文,周舟,郭莉,方濱興. 計算機學報. 2016(03)
[6]播存網絡體系結構普適模型及實現(xiàn)模式[J]. 楊鵬,李幼平. 電子學報. 2015(05)
[7]二元互補未來互聯(lián)網體系結構[J]. 楊鵬,李幼平. 復雜系統(tǒng)與復雜性科學. 2014(01)
[8]基于匈牙利匹配算法的釣魚網頁檢測方法[J]. 張衛(wèi)豐,周毓明,許蕾,徐寶文. 計算機學報. 2010(10)
[9]一種網絡釣魚檢測的體系結構及算法(英文)[J]. 曹玖新,王田峰,時莉莉,毛波. Journal of Southeast University(English Edition). 2010(01)
碩士論文
[1]集成URL新特征的網絡釣魚檢測機制研究[D]. 孫丹丹.西南交通大學 2017
[2]基于深度學習的黃金期貨價格預測[D]. 駱雙駿.蘭州大學 2017
[3]基于深度學習的釣魚網站檢測技術的研究[D]. 許瓏于.電子科技大學 2017
[4]雙結構網絡中的熱門話題演化機制及其應用研究[D]. 余達明.東南大學 2016
本文編號：2903120
【文章來源】：東南大學江蘇省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】：69 頁
【學位級別】：碩士
【部分圖文】：
圖1-1雙結構網絡標準實現(xiàn)模式
東南大學碩士學位論文國國家標準[9]，其格式規(guī)范如圖 1-2 所示。述雙結構未來互聯(lián)網體系結構模型可以劃分為三個主要部分：廣播源點、邊緣服務器廣播源點將最近互聯(lián)網上的信息集結到廣播源點服務器，利用 UCL 標引機制對信息標分發(fā)出去，邊緣服務器是一類離用戶最近的邊緣內容服務器，它接收廣播源點分發(fā)的所全文，用戶終端因其存儲有限，只接收用戶興趣之內的全文及全部 UCL[6]。另外邊緣用戶終端的 UCL 請求，同時能根據(jù)用戶情況主動推送一些信息給用戶終端。在雙結構結構和播存次結構優(yōu)勢互補，共同發(fā)展：互聯(lián)網體系結構可以保存現(xiàn)有的特色和優(yōu)勢用“一次廣播，永久存儲”的原理將熱門內容分發(fā)到邊緣服務器，方便用戶就近訪問帶寬緊張的同時提高了用戶的網絡通信質量[5][8]。
從網絡釣魚的攻擊流程及傳播途徑、釣魚網站檢測研究現(xiàn)狀和深度學習相關研究三個方面進行介紹。2.1 網絡釣魚2.1.1 網絡釣魚攻擊流程國際反網絡釣魚工作組（Anti-Phishing Working Group, APWG）將網絡釣魚（phishing）定位為一種通過社會工程學或其它復雜技術手段竊取網站用戶個人身份數(shù)據(jù)和財務賬號憑證的犯罪行為[10]。采用社會工程學手段的釣魚者，一般首先偽造電子郵件、偽造電商網站、偽造銀行界面等，然后通過電子郵件、手機短信、社交網絡等方式向用戶發(fā)送釣魚信息，引誘用戶回復個人敏感信息或訪問偽造的網站，進而泄露私密信息（如用戶名、口令、帳號、電話號碼、ATM PIN 碼或信用卡詳細信息等）或下載惡意軟件。而技術工程手段的攻擊，譬如直接在 PC 或移動設備上移植惡意軟件，消費者誤中木馬病毒、惡意腳本程序等，使用戶的數(shù)據(jù)在傳輸過程中被篡改或誤導用戶訪問偽造的網站，以至于私密信息泄露甚至財產被直接竊取。如圖 2-1 所示的網頁偽造了阿里巴巴的登錄界面，不僅界面十分相似，而且網頁 URL 也包含“Alibaba.com”，極容易誤導用戶輸入個人私密信息，從而被不法分子盜竊利用。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]雙結構網絡內容共享能力研究[J]. 劉旋,楊鵬,董永強. 電子學報. 2018(04)
[2]網絡釣魚欺詐檢測技術研究[J]. 張茜,延志偉,李洪濤,耿光剛. 網絡與信息安全學報. 2017(07)
[3]基于頁面布局相似性的釣魚網頁發(fā)現(xiàn)方法[J]. 鄒學強,張鵬,黃彩云,陳志鵬,孫永,劉慶云. 通信學報. 2016(S1)
[4]基于播存思想的未來互聯(lián)網次結構[J]. 楊鵬,李幼平. 復雜系統(tǒng)與復雜性科學. 2015(02)
[5]惡意網頁識別研究綜述[J]. 沙泓州,劉慶云,柳廳文,周舟,郭莉,方濱興. 計算機學報. 2016(03)
[6]播存網絡體系結構普適模型及實現(xiàn)模式[J]. 楊鵬,李幼平. 電子學報. 2015(05)
[7]二元互補未來互聯(lián)網體系結構[J]. 楊鵬,李幼平. 復雜系統(tǒng)與復雜性科學. 2014(01)
[8]基于匈牙利匹配算法的釣魚網頁檢測方法[J]. 張衛(wèi)豐,周毓明,許蕾,徐寶文. 計算機學報. 2010(10)
[9]一種網絡釣魚檢測的體系結構及算法(英文)[J]. 曹玖新,王田峰,時莉莉,毛波. Journal of Southeast University(English Edition). 2010(01)
碩士論文
[1]集成URL新特征的網絡釣魚檢測機制研究[D]. 孫丹丹.西南交通大學 2017
[2]基于深度學習的黃金期貨價格預測[D]. 駱雙駿.蘭州大學 2017
[3]基于深度學習的釣魚網站檢測技術的研究[D]. 許瓏于.電子科技大學 2017
[4]雙結構網絡中的熱門話題演化機制及其應用研究[D]. 余達明.東南大學 2016
本文編號：2903120
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