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基于特征筛选的轻量级层次化钓鱼网站的检测方法研究

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四川师范大学学报(自然科学版) 2024年第06期 804-811页

作者：易治林李焕洲张健唐彰国田伟政四川师范大学物理与电子工程学院四川师范大学网络与通信技术研究所

针对传统方法难以对大规模钓鱼网站进行批量检测的问题，提出基于特征筛选的轻量级层次化检测方法(lightweight hierarchical detection method based on feature filtering, LHFF).该方法首先使用互信息对原始特征集进行筛选，剔除冗... 详细信息

针对传统方法难以对大规模钓鱼网站进行批量检测的问题，提出基于特征筛选的轻量级层次化检测方法(lightweight hierarchical detection method based on feature filtering, LHFF).该方法首先使用互信息对原始特征集进行筛选，剔除冗余特征，并将筛选后的特征按照提取特征耗时长短划分为URL特征和网站特征，然后根据划分后的特征，使用轻量级层次化检测框架对钓鱼网站进行检测.实验结果表明，LHFF能够在保障良好检测性能的前提下，减少网站检测所需要的时间，满足对大规模钓鱼网站进行批量检测的需求.

关键词：钓鱼网站批量检测互信息轻量级层次化

警示:钓鱼网站http://***/为假冒本刊网站

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广州中医药大学学报 2024年第4期41卷 943-943页

作者：《广州中医药大学学报》编辑部不详

尊敬的作者、读者、专家:现网上诈骗、虚假网站盛行,假冒本刊网站的钓鱼网站甚至冠以本刊官网实施诈骗,其中主要的诈骗网站有:(1)http://***/;(2)http://***/,其目的在于骗取作者的审稿费、版面费!请大家警惕!本刊已采用在线投稿,不接... 详细信息

尊敬的作者、读者、专家:现网上诈骗、虚假网站盛行,假冒本刊网站的钓鱼网站甚至冠以本刊官网实施诈骗,其中主要的诈骗网站有:(1)http://***/;(2)http://***/,其目的在于骗取作者的审稿费、版面费!请大家警惕!本刊已采用在线投稿,不接受邮箱投稿。本刊与作者联系的邮件为系统发送邮件,编辑部邮箱以网上公布的为准。并请作者注意,本刊来稿不收审稿费,录用后收取一定版面费。涉及到收取版面费的账号户名只有“广州中医药大学”,其他一切要求个人账号汇款者均为诈骗账户,切莫上当受骗。现网络鱼龙混杂,验证是否本刊真实网站的简单办法:1.本刊官方网站只有一个,从本刊正式发行的刊物版权页可识别。本刊“编辑部远程稿件处理系统”网址:http://***。

关键词：远程稿件处理系统钓鱼网站广州中医药大学版面费版权页上当受骗官方网站网上公布

警示:钓鱼网站http://***/为假冒本刊网站

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广州中医药大学学报 2024年第6期41卷 1443-1443页

作者：《广州中医药大学学报》编辑部不详

尊敬的作者、读者、专家:现网上诈骗、虚假网站盛行,假冒本刊网站的钓鱼网站甚至冠以本刊官网实施诈骗,其中主要的诈骗网站有:(1)http://***/;(2)http://***/,其目的在于骗取作者的审稿费、版面费!请大家警惕!

关键词：钓鱼网站诈骗版面费假冒审稿费

警示:钓鱼网站http://***/为假冒本刊网站

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广州中医药大学学报 2024年第9期41卷 2373-2373页

作者：《广州中医药大学学报》编辑部不详

关键词：钓鱼网站诈骗版面费假冒审稿费

基于改进Stacking策略的钓鱼网站检测研究

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广西师范大学学报（自然科学版） 2022年第3期40卷 132-140页

作者：胡强刘倩周杭霞中国计量大学信息工程学院浙江杭州310018

针对目前大多数钓鱼网站检测技术准确率低、计算资源消耗大和检测不及时等问题,本文提出一种基于改进Stacking策略的钓鱼网站检测方法。该方法将多个分类表现优异的基学习器通过Stacking策略集成为一个高性能模型,并且把该Stacking算法... 详细信息

针对目前大多数钓鱼网站检测技术准确率低、计算资源消耗大和检测不及时等问题,本文提出一种基于改进Stacking策略的钓鱼网站检测方法。该方法将多个分类表现优异的基学习器通过Stacking策略集成为一个高性能模型,并且把该Stacking算法第一级的输入特征与预测结果同时作为第二级的输入特征,充分发挥各模型精度高、速度快等优势,从而进一步提高模型性能。实验结果表明,与传统的机器学习钓鱼网站检测技术相比,在10万级数据集上,此集成学习算法在多个指标上都表现出更好的性能,精确率达到了97.82%,F_(1)值达到97.54%,可以有效地检测钓鱼网站。

关键词：钓鱼网站基学习器 Stacking算法特征提取集成学习

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基于主动探测的钓鱼网站发现系统的设计与实现

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基于主动探测的钓鱼网站发现系统的设计与实现

作者：刘泽琨北京邮电大学

学位级别：硕士

网络钓鱼是一种身份盗用攻击,犯罪分子利用技术手段创建假冒网站,冒充知名组织,将用户引导到欺诈页面以窃取他们的关键和隐私信息。为了应对非法网络钓鱼攻击,国内外研究人员开展了大量反网络钓鱼研究。随着钓鱼攻击者能力和钓鱼攻击方... 详细信息

网络钓鱼是一种身份盗用攻击,犯罪分子利用技术手段创建假冒网站,冒充知名组织,将用户引导到欺诈页面以窃取他们的关键和隐私信息。为了应对非法网络钓鱼攻击,国内外研究人员开展了大量反网络钓鱼研究。随着钓鱼攻击者能力和钓鱼攻击方式的不断提升,基于启发式和基于机器学习的钓鱼网站检测技术逐渐成为国内外研究人员的研究重点。目前几乎所有的钓鱼网站防御方法都是被动地等待客户端提供检测域名,可能还有很多未被发现的钓鱼网站已被注册并用于恶意行为。因此,以主动探测的方式对可能存在的网络钓鱼域名进行预测,并查看这些域名是否已经被注册并实施网络钓鱼攻击,是一种重要的应对和防御钓鱼网站的思路。本课题提出一种基于主动探测的钓鱼网站发现算法,根据目标网站域名和以该域名为目标的钓鱼网站生成新的钓鱼网站域名。该算法通过分析目标域名与钓鱼网站域名之间的关系,以及同一个目标域名的钓鱼网站之间的关系,设计一种钓鱼网站可疑域名的生成算法,生成更加多样且有效的钓鱼网站域名,提高钓鱼网站发现效率。并对钓鱼网站可疑域名进行DNS检测和钓鱼网站检测,最终发现新的钓鱼网站。进一步,根据该算法设计并实现基于主动探测的钓鱼网站发现系统,该系统包括数据采集模块,数据持久化模块,钓鱼网站可疑域名生成模块,DNS检测模块,钓鱼网站检测模块以及结果展示模块。本文使用收集的公开钓鱼网站域名以及目标域名作为数据集,使用目标域名作为算法和系统的输入进行测试,对国内外主要网站进行测量。实验结果表明,与现有方法相比,该钓鱼网站发现算法在收集的钓鱼网站数据集下的发现率和存活率提升约10%,该系统能有效地发现钓鱼网站,为防御网络钓鱼提供新的有效方法,提高网络防御能力。

关键词：钓鱼网站域名生成主动探测钓鱼网站发现

基于混合特征选择框架的钓鱼网站检测系统的设计与实现

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基于混合特征选择框架的钓鱼网站检测系统的设计与实现

作者：赵立凡北京邮电大学

学位级别：硕士

网络钓鱼是指钓鱼者通过使用电子邮件或制作与合法网站非常相似的的虚假网站来诱导用户在伪造的链接中输入一系列敏感信息,是一种利用社交工程来非法获取受害者隐私信息的攻击方式。网络钓鱼事件给用户和公司造成大量的金钱损失。同时,... 详细信息

网络钓鱼是指钓鱼者通过使用电子邮件或制作与合法网站非常相似的的虚假网站来诱导用户在伪造的链接中输入一系列敏感信息,是一种利用社交工程来非法获取受害者隐私信息的攻击方式。网络钓鱼事件给用户和公司造成大量的金钱损失。同时,钓鱼网站也通过域名仿冒、代码混淆等方法绕过了现有的检测方法,使得部分特征已经过时,对钓鱼网站检测的效果微乎其微,甚至某些过时特征会造成检测误报。现有的一些特征选择框架可以根据某些度量方法对特征进行排序,但无法准确获得一个缩小的特征子集用于提高钓鱼网站的检测准确率和时间。因此,如何自动生成高效的特征子集,去除过时特征,提高网络钓鱼的检测效率和稳定性成为亟待解决的问题。本文针对此问题进行研究,取得如下成果:一、目前常见的特征选择方法只能根据某些度量标准对特征进行排序,要进行特征缩减就必须确定合理的截止位置。而之前的研究基本都采用人工设定阈值,无法根据模型的实际执行效率,如准确率和时间因素,自动获得一个高效、缩小的特征子集问题,本文针对该问题提出了一个混合特征选择框架。具体包括:数据预处理、特征提取、特征选择、模型构建四个阶段。数据预处理阶段通过去除过期网站和预设非数据字符降低无关信息的干扰。特征提取阶段使用基于正则表达式的方法从网页链接和内容中提取预设的36维特征。特征选择阶段使用结合了数据扰动和函数扰动的混和特征选择框架,并加入截止位置自动生成算法,获得最优特征子集。模型构建阶段通过对比实验,从多种机器学习模型中选择决策树模型进行二分类的训练和预测。二、基于提出的特征选择框架,论文设计并实现了一个钓鱼网站检测系统。具体包括:数据预处理模块、攻击检测模块、响应存储模块。系统部署完成后可以对用户提交的网页进行内容自动爬取、特征快速提取并准确地进行钓鱼网站检测,若判断为钓鱼网站,则将检测结果反馈给用户。该系统可以保证在准确率基本不变的同时,检测时间比使用全部预设特征缩短43.6%,大幅度的提高钓鱼网站检测速率,便于网络安全工作人员的使用。

关键词：钓鱼网站混合特征选择截止位置机器学习

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钓鱼网站检测与取证的机器学习模型研究

中国人民公安大学学报（自然科学版） 2023年第4期29卷 57-65页

作者：康文杰姚清泉张明键湖南警察学院网络侦查技术湖南省重点实验室湖南长沙410138 国防科技大学系统工程学院湖南长沙410073

网络诈骗呈现规模日增、形式多样、手段高超的特点,由于其不存在实体,钓鱼者往往通过互联网窃取公民信息用以牟利,受害者因缺少获取相关电子数据的手段,且无法及时联系所属侦查机关导致其难以维权,给其带来巨大损失。针对上述问题,提出... 详细信息

网络诈骗呈现规模日增、形式多样、手段高超的特点,由于其不存在实体,钓鱼者往往通过互联网窃取公民信息用以牟利,受害者因缺少获取相关电子数据的手段,且无法及时联系所属侦查机关导致其难以维权,给其带来巨大损失。针对上述问题,提出了基于机器学习的钓鱼网站检测和取证模型,主要依靠URL过滤模块对网站URL的特征进行抽取与分析来实现前期过滤,后期分别采用随机森林和逻辑回归模型来做对比实验,结果显示随机森林分类器对钓鱼网站的识别效果更好,最后利用Puppeteer实现网页的相关取证功能。实验证明所提出的钓鱼网站检测与取证模型可以有效识别钓鱼网站,保护用户免于钓鱼网站诈骗,同时也能为公安机关提供相关电子证据。

关键词：钓鱼网站电子数据诈骗取证

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钓鱼网站检测研究综述

计算机应用文摘 2023年第24期39卷 130-132,135页

作者：姚清泉康文杰欧阳梓华曾靖岚湖南警察学院网络侦查技术湖南省重点实验室长沙410000 国防科技大学系统工程学院长沙410073

随着互联网的不断发展,网络钓鱼规模日益扩大,形式多样,手段更加高超。其中,以钓鱼网站为形式的网络钓鱼规模迅速增长,对用户的数据安全和财产安全构成了严重威胁。因此,目前在网络安全领域,针对钓鱼网站的检测成为研究的焦点。文章围... 详细信息

随着互联网的不断发展,网络钓鱼规模日益扩大,形式多样,手段更加高超。其中,以钓鱼网站为形式的网络钓鱼规模迅速增长,对用户的数据安全和财产安全构成了严重威胁。因此,目前在网络安全领域,针对钓鱼网站的检测成为研究的焦点。文章围绕基于黑名单检测、基于启发式检测以及基于机器学习检测介绍了相关的钓鱼网站检测技术,并分析了目前钓鱼网站识别检测技术的研究现状。

关键词：钓鱼网站检测诈骗