针对Web安全问题，目前最常用的技术是采用Web漏洞扫描系统进行检测。网络爬虫是Web漏洞扫描器重要组成部分，负责抓取站点的页面信息，为Web漏洞扫描器提供数据源及扫描入口。网络爬虫是一个智能抓取网页的程序，论文主要研究网络爬虫技术。所做的主要工作包括以下几部分：1）介绍了网络爬虫及其采用的爬行策略，论述了通用爬虫、聚集爬虫、深层爬虫三种典型网络爬虫技术，详述了聚集爬虫使用的几个重要网页分析算法，分析了已有的基于爬虫技术的Web漏洞扫描系统。2）通过对扫描对象特点的分析，提出了一种基于属性标签的Web数据挖掘的算法。即利用网页的所有标签，构造带有属性标签的DOM树；通过属性标签对子树做比较，发现标签序列的重复模式；制定了三个规则排出干扰模式，找到数据区域，用向量记录包含有用数据的重复模式；通过向量提取出数据记录。验证该方法有效性的实验对象是卓越网各类目，从实验的数据可以发现，该方法可以卓越网页中提取出大约90%的数据，正确率与覆盖率都很高。3）基于属性标签的Web数据挖掘的方法可以挖掘很多网页的重复数据，但对重复模式只具备相似性不具备一致性的网页不起作用。针对这个问题，提出了一种基于编辑距离的Web数据挖掘算法。把树编辑距离转化为字符串编辑距离的计算，利用字符串编辑距离评价树的相似度，进而找到网页中的重复模式，提取数据。通过针对不同重复模式特征的网页的实验说明，该算法不仅能挖掘具有特征一的网页的数据，也能挖掘具有特征二的网页的数据，能把20个百度贴吧网页包含的1000个数据都提取出来。4）最后设计并实现了一个智能爬虫程序。详述了各个模块功能，绘制了各个模块的流程图。根据流程图用Java编程实现，并用实验证明模块达到预定的功能。该爬虫将论文提出的新算法运用于爬虫策略制定，能很好地从交互性强的站点如电子商务、贴吧、论坛等抓取出网页。