基于语义特征与自监督模型的钓鱼URL检测方法

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网络钓鱼是一种典型的犯罪行为,对金融、政治、电子商务等领域都造成了严重的影响。攻击者通过伪造出与正常网站相似的钓鱼网站,并诱惑用户点击来窃取敏感信息。基于URL检测钓鱼攻击的方法相对页面特征提取、网页视觉相似性匹配等方式代价更低、检测效果更高。现有钓鱼URL检测方法大部分是依据URL特征,利用机器学习的方法进行识别,或者是将标记好的URL递交给深度学习模型进行学习和分类,前者主要依赖URL自身的字符特征,准确性较低,后者在类不均衡下容易导致检测的准确率高而召回率低。针对上述问题,本文提出两种钓鱼URL检测方法:(1)提出一种基于语义特征的钓鱼URL识别方法。首先建立URL基本词汇单元库,将URL以分隔符划分成词汇集合后,利用单词分割技术和基本词汇提取URL的10个语义特征,结合现有研究提出的16个字符特征,利用机器学习分类算法识别钓鱼URL。与字符特征相比,本文方法提取URL字符层面和词汇语义层面的特征,能有效识别出钓鱼URL,最终达到了96.59%的检测准确率。(2)针对钓鱼URL与正常URL样本不均衡问题,提出基于自监督模型检测钓鱼URL的检测方法PDSS(Phishing Detection Based On Seq2seq Model)。该方法首先通过编码器提取正常URL的语义特征和非线性特征,然后采用基于长短记忆(LSTM)网络的Seq2Seq模型对正常URL进行预测,通过计算预测值与原始值的重构误差来设置钓鱼URL的检测阈值,最后根据阈值判定待测URL是否为钓鱼URL。此方法相对于传统的深度学习方法,不需要钓鱼URL样本参与训练,能够适用于负样本缺乏的情况。实验结果表明,本文方法最终达到了99.68%的准确率和98.11%的召回率。图37幅,表22个,参考文献60篇
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