【摘 要】
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针对网络环境中造成危害的信息通过镜像网站进行传播从而绕过检查的问题,提出了面向高速网络流量的恶意镜像网站识别方法。首先,从流量中提取碎片化数据并且还原网页源码,同
【机 构】
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中国科学院大学网络空间安全学院,中国科学院信息工程研究所,北京交通大学计算机与信息技术学院,北京航空航天大学计算机学院
【基金项目】
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国家重点研究发展计划基金资助项目(No.2016YFB0801300);国家自然科学基金资助项目(No.61602474,No.61602467,No.61702552)~~
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针对网络环境中造成危害的信息通过镜像网站进行传播从而绕过检查的问题,提出了面向高速网络流量的恶意镜像网站识别方法。首先,从流量中提取碎片化数据并且还原网页源码,同时加入标准化处理来提高识别准确率;然后,将网页源码分块,利用相似度散列算法对每个网页源码分块计算散列值,得到网页源码的相似度散列值,同时引入海明距离来计算网页源码之间的相似性;最后,截取网页快照,提取其 SIFT 特征点,通过聚类分析和映射处理得到网页快照的感知散列值,通过感知散列值计算网页相似性。在真实流量下的实验表明,所提方法的准确率为 93
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