基于視覺(jué)特征的釣魚(yú)網(wǎng)頁(yè)相似性計(jì)算技術(shù)研究.pdf

1、釣魚(yú)攻擊已經(jīng)發(fā)展成為在線交易、電子商務(wù)及網(wǎng)絡(luò)信息安全的主要威脅。它對(duì)用戶和企業(yè)造成了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)和信任危機(jī)，不僅危害了人們的利益、影響了人們的生活，而且影響了電子商務(wù)市場(chǎng)的發(fā)展。釣魚(yú)網(wǎng)站由于制作成本低，存在設(shè)計(jì)簡(jiǎn)陋、源碼不規(guī)范、網(wǎng)站模板化的特征，且與仿冒的官網(wǎng)在視覺(jué)角度具有高相似性。為了有效地應(yīng)對(duì)釣魚(yú)技術(shù)的攻擊，設(shè)計(jì)新的釣魚(yú)網(wǎng)頁(yè)檢測(cè)方案，及時(shí)有效的發(fā)現(xiàn)釣魚(yú)網(wǎng)站具有重要意義。
　　首先，本文從視覺(jué)角度入手提出了一種提取網(wǎng)頁(yè)視覺(jué)簽名的方

2、法，并給出了根據(jù)視覺(jué)簽名相似性計(jì)算網(wǎng)頁(yè)相似性的計(jì)算方法；然后通過(guò)分別獲取網(wǎng)頁(yè)中的圖片、視覺(jué)塊等基本元素，并抽取元素的紋理、位置和文本特征組成網(wǎng)頁(yè)的視覺(jué)簽名元素；最后基于EMD算法計(jì)算網(wǎng)頁(yè)視覺(jué)簽名的相似度，結(jié)合特征庫(kù)進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)釣魚(yú)傾向性判斷和釣魚(yú)目標(biāo)網(wǎng)站識(shí)別。
　　然后，本文從Logo局部篡改角度入手，設(shè)計(jì)了基于位置信息的SVM分類器，對(duì)網(wǎng)頁(yè)中的圖片進(jìn)行分類，分類準(zhǔn)確率達(dá)到96.5％，并設(shè)計(jì)了劃分Logo圖像提取全局紋理特征的方法。本