數(shù)據(jù)挖掘在惡意網(wǎng)頁動(dòng)態(tài)檢測中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,人們通過網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行著娛樂、購物、工作、電子商務(wù)等一系列的活動(dòng)。其中,網(wǎng)頁瀏覽在這些活動(dòng)當(dāng)中占據(jù)著非常多的一部分比重,正因?yàn)槿绱?許多不法分子和黑客瞄準(zhǔn)了人們對于網(wǎng)絡(luò)安全意識薄弱的漏洞,肆意地進(jìn)行惡意攻擊、侵入用戶的系統(tǒng),其中惡意網(wǎng)頁是最為嚴(yán)重的一個(gè)網(wǎng)絡(luò)安全問題,極大地危害了用戶使用互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)安全,甚至造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失。
　　惡意網(wǎng)頁檢測技術(shù)也隨著網(wǎng)絡(luò)安全問題不斷擴(kuò)大而深入,靜態(tài)網(wǎng)頁檢測分析和客戶端蜜罐技術(shù)

2、成為了惡意網(wǎng)頁檢測研究的重要領(lǐng)域。蜜罐是一種欺騙入侵者以達(dá)到采集黑客攻擊方法和保護(hù)真實(shí)主機(jī)目標(biāo)的誘騙技術(shù)。本文所使用的Capture-HPC是一種高交互度客戶端蜜罐,它建立了一個(gè)虛擬的環(huán)境,模擬真實(shí)的操作系統(tǒng)和應(yīng)用系統(tǒng),故意暴露出各種弱點(diǎn)或漏洞,引誘入侵者來攻擊,攻擊者對虛擬系統(tǒng)所做的任何改變和行為都會被記錄在蜜罐日志中。
　　本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種惡意網(wǎng)頁動(dòng)態(tài)檢測模型,模型通過對Capture-HPC蜜罐日志進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的方法,解

3、決了Capture-HPC檢測效率低,以及在實(shí)際應(yīng)用過程中誤警率過高的問題。該檢測模型通過將蜜罐日志轉(zhuǎn)換成操作序列和挖掘序列,可以有效地運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘算法對海量日志文件進(jìn)行挖掘與分析,從而優(yōu)化本文的惡意網(wǎng)頁檢測系統(tǒng),以尋找出攻擊者的攻擊方式和行為特征。
　　本文主要闡述了三種常見的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù):聚類分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、決策樹分類,如何有效而合理地應(yīng)用在本文的惡意網(wǎng)頁動(dòng)態(tài)檢測模型當(dāng)中。本文對于檢測模型的模塊構(gòu)成和具體設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的方法給