位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于行为分析的钓鱼页面检测技术研究
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.08[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]成都信息工程学院计算机学院,四川成都610225, [2]北京邮电大学,北京100876
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60873216);四川省科技支撑计划重点资助项目(2012GZ0017);感谢成都市高校院所科技成果转化项目(12DXYB340JH-002);深圳市产学研合作项目(CXY201106240019A)对本文的资助
中文摘要:

针对通过黑白名单匹配的检测方法检测钓鱼页面准确率低的特点,提出基于钓鱼者行为的图状链接结构特征,对钓鱼页面进行分析,引入数据挖掘的频繁子图挖掘算法,对数据库中积累的数万个钓鱼页面进行子图模式挖掘,提取钓鱼页面的共同子图结构特征,检测网络钓鱼行为。实验结果发现,在加入了子图特征的钓鱼页面检测方法中,检出率能达到80%。因此,基于行为的钓鱼页面检测提高了钓鱼页面检测的能力,并且挖掘出的子图模式为钓鱼者的行为提供了依据。

英文摘要:

For the accuracy of testing phfishing pages matched by the black and white lists are relatively low,.So in this paper,we putPutting forward to analysisanalyse of the link structure of anglers in phfishing pages based on the graph-like behavior,introduceintroducing data mining algorithm for mining frequent sub-graphs,minemining tens of thousands of phishing pages accumulated in the database based on sub-graphs pattern,extractextracting the structural features of the commonsame sub-graphs in the phfishing page.structural features,Andand then thedetecting behaviors of phishing pages are detected.Experiment results show that Experimentally found that detection of phfishing page based on the subgraph feature in the phfishing pages can approach to eighty percents.So,detecting phishing pages detection based on the behavior analysis can improve the ability to detect phishing pages and the excavated sub-graphs model provides a basis for anglers behavior.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909