检索结果-南通市图书馆

电脑知识与技术 2006年第13期 114-114页

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网络钓鱼检测研究综述

电子科技大学学报 2024年第6期53卷 883-899页

作者：谢丽霞张浩杨宏宇胡泽成翔张良中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 扬州大学信息工程学院扬州225127 中国民航大学民航信息安全评估中心天津300300 亚利桑那大学信息学院图森AZ85721

网络钓鱼作为一种社会工程攻击手段,旨在通过伪装成可信任的实体,如银行、社交媒体平台或政府机构,通过虚假的电子邮件、网站或消息来欺骗受害者。研究者主要通过各种技术手段检测网络钓鱼攻击,但当前检测研究仍面临三方面问题。1)攻击... 详细信息

网络钓鱼作为一种社会工程攻击手段,旨在通过伪装成可信任的实体,如银行、社交媒体平台或政府机构,通过虚假的电子邮件、网站或消息来欺骗受害者。研究者主要通过各种技术手段检测网络钓鱼攻击,但当前检测研究仍面临三方面问题。1)攻击者采用伪装、漏洞利用和规避技术以逃避检测。2)现有的检测方法存在可解释性差、实时性低以及概念漂移等问题。3)由于缺乏足够的可解释性,造成用户对检测结果不信任。该文从应用场景、数据集、检测方法等方面对当前检测研究进行归纳与总结,并提出当前面临的问题以及展望未来可能的研究热点。

关键词：网络钓鱼网络钓鱼检测深度学习机器学习

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网络钓鱼Web页面检测算法

计算机工程 2008年第20期34卷 161-163页

作者：郭敏哲袁津生王雅超北京林业大学信息学院北京100083

网络钓鱼(Phishing)攻击在电子商务和电子金融中普遍存在。该文分析Phishing页面敏感特征,提出一种防御Phishing攻击的Web页面检测算法。该算法通过分析Web页面的文档对象模型来提取Phishing敏感特征,使用BP神经网络检测页面异常程度,... 详细信息

网络钓鱼(Phishing)攻击在电子商务和电子金融中普遍存在。该文分析Phishing页面敏感特征,提出一种防御Phishing攻击的Web页面检测算法。该算法通过分析Web页面的文档对象模型来提取Phishing敏感特征,使用BP神经网络检测页面异常程度,利用线性分类器判断该页面是否为Phishing页面。该算法成功过滤了Phishing页面,有效地阻止了Phishing攻击。

关键词：网络钓鱼 Web页面检测算法 BP神经网络

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网络钓鱼攻击的防御技术及防御框架设计

计算机应用研究 2013年第6期30卷 1863-1866页

作者：赵跃华胡向涛江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

现有的反钓鱼技术多是通过检测可疑网站与真实网站的URL和网页相似度来检测钓鱼攻击,而对于新出现的在网页中嵌入恶意代码的钓鱼攻击防御效果不佳。在分析当前的网络钓鱼攻击防御技术的基础上,针对传统方法不能防御的新型钓鱼攻击给出... 详细信息

现有的反钓鱼技术多是通过检测可疑网站与真实网站的URL和网页相似度来检测钓鱼攻击,而对于新出现的在网页中嵌入恶意代码的钓鱼攻击防御效果不佳。在分析当前的网络钓鱼攻击防御技术的基础上,针对传统方法不能防御的新型钓鱼攻击给出了解决方法,并融合传统的防御技术提出了一个防御钓鱼攻击的整体框架,弥补现有防御方法的不足,从而提高了钓鱼攻击的检测率,降低了漏报率。实验结果表明,提出的方法是有效的。

关键词：网络钓鱼跨站脚本木马键盘记录

网络钓鱼网址识别的深度学习模型及可解释性研究

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网络钓鱼网址识别的深度学习模型及可解释性研究

作者：陈登科云南财经大学

学位级别：硕士

进入21世纪以来,由于互联网的发展迅速,我们已跨入了大数据时代。一方面享受到由此带来的生活水平的提升,另一方面也面临着一系列新的问题,尤其是信息安全问题,因此网络安全不容忽视。现如今,网络钓鱼便是一种典型的欺骗网民并从中获取... 详细信息

进入21世纪以来,由于互联网的发展迅速,我们已跨入了大数据时代。一方面享受到由此带来的生活水平的提升,另一方面也面临着一系列新的问题,尤其是信息安全问题,因此网络安全不容忽视。现如今,网络钓鱼便是一种典型的欺骗网民并从中获取利润的欺诈手段,给网民的财产造成了严重的损失。由此可见,有效遏制“钓鱼网站”是网络安全的重要保障。一般来说,钓鱼攻击者都是通过伪造的钓鱼网址去引诱网民进入钓鱼网站,进而实施诈骗,所以如何准确高效地识别钓鱼网址已成为网络信息安全的研究热点和重要问题。当今,国内外学者已对防御钓鱼网站进行了越来越细致的研究,但仍需要进行改进与深入。现如今,深度学习技术的出现对钓鱼网址识别方面发挥了极其重要的作用,大大提高了检测效率和准确率。然而,深度学习模型就如同黑盒一般,给它一个输入,则反馈一个决策结果,虽然结果较可观,但没人能确切地知道它背后的决策依据以及它做出的决策是否可靠,其模型内部的具体操作我们并不了解,这阻碍了深度学习的进一步发展和应用,所以其可解释性研究已迫在眉睫,成为了当今的热点和难点。钓鱼网址一般存活时间短且变化形式多样,人工提取URL(Uniform Resource Locator,统一资源定位符)的特征往往依赖于人的先验知识,提取的这些特征不一定能有效区分钓鱼网址,准确率往往不高,检测方法效率较低下,因此本文采用了一种无需人工提取特征,而直接学习URL字符序列的检测方法,具体如下,首先通过网络爬虫技术在https://***网站黑名单数据库中爬取了5000条钓鱼URL,并通过搜索引擎搜索钓鱼网址对应的品牌去爬取5000条正常URL,然后将这10000条带正反标签URL样本通过ASCII码表转化为一个二维矩阵,再利用神经网络嵌入层构建词向量,最后送入到几种循环神经网络模型中训练并进行比较,发现双向门控循环单元(Bi-directional Gated Recurrent Unit,BiGRU)神经网络可以学习序列化特征和长期依赖关系的特性,并捕捉URL字符序列之间隐含的依赖关系,当用于钓鱼网址识别时,可以大大提高钓鱼网站检测的准确率和查全率。另外,为了研究模型的可解释性,找出BiGRU神经网络模型分类的依据,本文先采用Lundberg和Lee在2017发表的论文《A unified approach tointerpreting model predictions》上提出的SHAP(SHapley Additive exPlanations)可解释法对BiGRU神经网络模型进行可解释性研究。再采用2016年顶级数据挖掘学术会议(KDD)上提出的LIME(Local Interpretable Model-Agnostic Explanations,局部可解读的与模型无关的解释)解释法对BiGRU神经网络模型进行可解释性研究,并对两种解释模型做对比分析。通过研究分析得到以下结论:1、从模型分类的性能上看:双向门控循环单元神经网络较其它的循环神经网络用于钓鱼网址识别时有更高的准确率,达到98%以上。2、从模型分类的判定依据来看:神经网络通过学习大量的URL数据集,发现其判定的依据主要是根据一个字符或者字符串的特征。3、从判定依据的特征来看:这些字符串的长短不一,且之间有包含关系,但它们对判定此条URL为正常网址还是钓鱼网址均有一定的作用,并且被赋予不同的特征贡献值。4、从两种解释方法的性能对比来看:从总体上来说,SHAP解释考虑到特征之间的相关性,适用范围更广,但具体到本文来说,针对本文没有人工提取特征的情况,用LIME解释会比SHAP解释得到更好地解释结果。

关键词：网络钓鱼深度学习模型分类 SHAP可解释性 LIME可解释性

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网络钓鱼型支付犯罪定性研究

理论月刊 2018年第7期 102-107页

作者：王珂武昌理工学院湖北武汉430074

网络钓鱼型支付犯罪具有严重社会危害性,不仅严重威胁网络支付安全与电子商务交易,而且严重侵犯公私财产。为了正确认定网络钓鱼型支付犯罪,本文从网络钓鱼型支付犯罪的概念与特征出发,进而研讨学界对此类犯罪的定性问题,指出具体的认... 详细信息

网络钓鱼型支付犯罪具有严重社会危害性,不仅严重威胁网络支付安全与电子商务交易,而且严重侵犯公私财产。为了正确认定网络钓鱼型支付犯罪,本文从网络钓鱼型支付犯罪的概念与特征出发,进而研讨学界对此类犯罪的定性问题,指出具体的认定结论。笔者通过比较研究、定性分析,认为网络钓鱼型支付犯罪的定性问题,不能一概而论,要具体问题具体分析。

关键词：网络钓鱼支付犯罪定性

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网络钓鱼检测引擎的分析与设计

网络钓鱼检测引擎的分析与设计

作者：张立国北京邮电大学

学位级别：硕士

钓鱼作为一种常见的网络欺诈行为,往往运用社交工程技术去窃取网络用户的私人信息,包括网络用户的金融信息。为了能成功引诱用户输入有用的私人信息,钓鱼者往往伪造一些在线交易的页面,这些伪造的页面,往往能达到以假乱真的效果。针对... 详细信息

钓鱼作为一种常见的网络欺诈行为,往往运用社交工程技术去窃取网络用户的私人信息,包括网络用户的金融信息。为了能成功引诱用户输入有用的私人信息,钓鱼者往往伪造一些在线交易的页面,这些伪造的页面,往往能达到以假乱真的效果。针对这种层出不穷的网络钓鱼,众多研究机构陆续提出了一些有建设性的解决方案。常用的反钓鱼技术,主要是黑名单技术和页面相似度匹配技术,但是目前这两项技术在应用时都存在一定的局限性。另外,近年来网络钓鱼攻击造成的财产损失越来越大,针对这一现状,如何有效的打击网络钓鱼,成为一件刻不容缓的事情。本文对现存反钓鱼技术进行了分析,介绍了一种基于页面相似度匹配的高性能网络钓鱼检测引擎。它在保留原有黑名单过滤、白名单过滤技术基础上,对现有的相似度匹配方法进行了改进,并且增加了模板库管理模块。本文的核心功能方法主要包括： 1、模板相似度匹配研究发现,网页中最能体现页面身份的词,往往在其文档对象模型的某些标签属性中。因此,该方案通过分析页面对应的DOM树结构,提取DOM树中某些标签的内容,简单分词后,使用TF-IDF算法提取分值高的词作为特征关键词,最后,用余弦定理计算该页面与模板的相似度。 2、模板自学习本文将引擎中的模板分为两类,信任模板和非信任模板。模板库之中的模板文件,可以根据人工校验平台的反馈结果,调整模板文件中的相关属性值。这样,模板文件就实现了一边匹配待测页面,一边调整自身属性值的效果,提高了引擎的效率和准确率。本文所介绍的网络钓鱼检测引擎,通过实现上面的两个主要功能,不仅提高了识别钓鱼页面的速度,还提高了识别钓鱼页面的准确率。一定程度上,降低了钓鱼攻击对网络用户的危害。

关键词：网络钓鱼相似度模板自学习

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网络钓鱼窃取信用卡信息并使用行为定性研究

网络钓鱼窃取信用卡信息并使用行为定性研究

作者：张岩山东科技大学

学位级别：硕士

近年来,网络犯罪案件不断增多,电信诈骗案件更是呈现扩张状态,但并非所有的电信诈骗案件都应当定性为诈骗罪。实践中一类典型的案例是行为人利用网络钓鱼非法获取被害人的信用卡信息,而后直接使用被害人的信用卡信息进行转账消费等行为... 详细信息

近年来,网络犯罪案件不断增多,电信诈骗案件更是呈现扩张状态,但并非所有的电信诈骗案件都应当定性为诈骗罪。实践中一类典型的案例是行为人利用网络钓鱼非法获取被害人的信用卡信息,而后直接使用被害人的信用卡信息进行转账消费等行为,使被害人造成财产损失。就这一行为司法实践中并没有统一的认定标准,出现了同案不同判的现象。通过三个典型案例列举了司法实践中对网络钓鱼窃取信用卡并使用行为存在的盗窃罪、诈骗罪、信用卡诈骗罪三种不同判决观点,体现了司法实践中对网络钓鱼窃取信用卡信息并使用行为存在的定性冲突。在这类案件中行为人在进行网络钓鱼时既利用窃取的手段,又有虚构事实的行为,使得盗窃与诈骗行为交织在一起,但司法实践中对盗窃罪与诈骗罪认定标准的不统一,给案件的准确定性带来了一定的难度。而后行为人使用窃取的信用卡信息的行为,立法规定和司法解释存在冲突,未对该行为没有做出准确的定性。认定盗窃罪与诈骗罪两者关键在于是否存在被害人处分财产的行为,同时考虑被害人的自愿性以及财产损失的直接性,从三方面综合判断是否存在诈骗行为,对于行为人利用网络钓鱼获取信用卡信息的行为,被害人并不存在有意识且自愿的处分其信用卡内存款的行为,不成立诈骗行为,被害人最终的财产损失在于行为人之后的使用行为,行为人非法获取信用卡信息的行为是窃取行为。窃取信用卡信息并使用是盗窃信用卡并使用在互联网环境中的体现,其本质与盗窃信用卡并使用行为不存在差异,因此对于窃取信用卡信息并使用行为与盗窃信用卡并使用行为不应存在不同的定性规定。刑法第196条第3款规定盗窃信用卡并使用行为以盗窃罪定罪处罚的规定是法律拟制规定,盗窃信用卡并使用行为的本质应当是冒用他人信用卡行为,应当以信用卡诈骗罪论处。

关键词：网络钓鱼信用卡信息盗窃诈骗窃取信用卡信息并使用

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网络钓鱼行为刑法认定问题研究

网络钓鱼行为刑法认定问题研究

作者：韩茜海南大学

学位级别：硕士

网络钓鱼是上世纪90年代中期兴起的一种网络诈欺行为,自从1996年首先在美国发生以来,已成为国际范围内的一种十分普遍的违法犯罪行为。中国是受网络钓鱼侵害比较严重的国家。网络钓鱼者窃取他人身份信息的行为,不仅侵犯了网络用户的个... 详细信息

网络钓鱼是上世纪90年代中期兴起的一种网络诈欺行为,自从1996年首先在美国发生以来,已成为国际范围内的一种十分普遍的违法犯罪行为。中国是受网络钓鱼侵害比较严重的国家。网络钓鱼者窃取他人身份信息的行为,不仅侵犯了网络用户的个人信息隐私,而且也对其财产乃至生命安全造成了威胁,同时,扰乱了正常的网络运营等社会秩序。关于网络钓鱼行为,国外己进行了大量的对策研究,美国、加拿大、日本、澳大利亚、英国等发达资本主义国家走在了世界的前列,它们一方面从计算机技术上对此种行为预防,另一方面也从法律上对此种行为进行规制。其中,美国的研究最为深入,已经开始了联邦层面和州层面的立法实践。而在我国,直接针对网络钓鱼行为的研究则较少。目前,我国的法律特别是刑法对此行为足以定罪量刑。2015年11月1日,《刑法修正案(九)》开始施行,虽没有对网络钓鱼进行明确的定义,也没有专门的条文明确对网络钓鱼行为进行规制,但此修正案同样可以对网络钓鱼行为进行入犯罪化的打击。本文在对网络钓鱼的概念、特点以及现状的分析上厘清了网络钓鱼基本问题,然后对其行为进行定性以及形态分析,最终表明我国现行的刑法足以对网络钓鱼行为进行定罪量刑,严厉打击网络钓鱼行为,树立社会正气。

关键词：网络钓鱼网络钓鱼行为《刑法修正案(九)》

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网络钓鱼预警系统设计与分析

网络钓鱼预警系统设计与分析

作者：张天红电子科技大学

学位级别：硕士

二十世纪以来,计算机网络技术已延伸到社会的各行各业,给人们的生活带来了诸多便利,促进了社会的进步;同时,网络技术也成为不少犯罪分子利用的工具。利用网络钓鱼等手法进行的网络诈骗活动日益猖獗,严重威胁了网络的健康发展和应用。打... 详细信息

二十世纪以来,计算机网络技术已延伸到社会的各行各业,给人们的生活带来了诸多便利,促进了社会的进步;同时,网络技术也成为不少犯罪分子利用的工具。利用网络钓鱼等手法进行的网络诈骗活动日益猖獗,严重威胁了网络的健康发展和应用。打击、防范网络钓鱼这种新形式的网络犯罪活动已经引起国内外的广泛关注和高度重视。目前,国内外专家学者通过对网络钓鱼技术的分析,提供了一些反网络钓鱼的防范方法和建议,网络安全公司也发布了一些反钓鱼软件和安全产品,但是网络钓鱼犯罪案件还是逐年增长。如何增强打击防范效果,主动出击,侦测钓鱼网站,净化网络环境,已成为当务之急。网络钓鱼犯罪的实现手段多种多样,本文将对各种手段进行介绍,分析相关技术,总结实施网络钓鱼犯罪的常规步骤,通过分析研究钓鱼网站域名和网页特征,设计出相似域名生成算法和相似网页比对算法,解决了侦测钓鱼网站的关键问题,从而设计出网络钓鱼预警系统。该系统首先收集需要保护的电子商务及金融网站,建立保护站点库,然后根据相似域名生成算法将保护站点库中的站点生成大量相似域名,访问每个相似域名的网站,对于能访问到的相似域名网站,就要根据相似网页比对算法进行比较,从而判断该网站是不是钓鱼网站。相比现有的反钓鱼软件和安全产品,该系统在主动挖掘发现钓鱼网站上做了有益的尝试,为公安网络监察部门打击网络钓鱼犯罪提供了有力工具,同时电子商务及金融网站也可应用该系统增强自我防范,防止自身网站被恶意仿冒。

关键词：网络钓鱼网络诈骗网络犯罪