基于链接分析的钓鱼网站检测方法
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究内容 | 第10-11页 |
| 1.3 研究目标 | 第11页 |
| 1.4 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.5 论文的框架结构 | 第12-14页 |
| 第二章 网络钓鱼检测相关技术介绍 | 第14-24页 |
| 2.1 引言 | 第14页 |
| 2.2 网络钓鱼检测相关技术介绍 | 第14-19页 |
| 2.2.1 基于黑白名单的钓鱼检测技术 | 第14-16页 |
| 2.2.2 基于链接分析的钓鱼检测技术 | 第16-17页 |
| 2.2.3 基于相似性比较的钓鱼检测技术 | 第17-19页 |
| 2.3 网络钓鱼检测技术应用现状 | 第19-23页 |
| 2.3.1 钓鱼邮件过滤系统 | 第19-20页 |
| 2.3.2 浏览器反钓鱼插件 | 第20-22页 |
| 2.3.3 反钓鱼知识网页及小游戏 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于链接分析的相关网页群的钓鱼检测方法 | 第24-36页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 网络社区及相关网页群概述 | 第24-26页 |
| 3.3 基于链接分析的相关网页群的钓鱼检测方法 | 第26-32页 |
| 3.3.1 两种经典的社区识别方法 | 第26-28页 |
| 3.3.2 相关网页的链接抓取方法 | 第28-30页 |
| 3.3.3 由链接关系生成相关网页群的方法 | 第30-31页 |
| 3.3.4 潜在目标网页群的提取 | 第31-32页 |
| 3.4 实验 | 第32-35页 |
| 3.4.1 实验数据集和评价指标 | 第32-33页 |
| 3.4.2 实验结果分析与讨论 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于网站签名相似性的钓鱼检测方法 | 第36-49页 |
| 4.1 引言 | 第36-37页 |
| 4.2 整体结构框架 | 第37-38页 |
| 4.3 网站签名的生成 | 第38-40页 |
| 4.3.1 网页的全局特征 | 第38-40页 |
| 4.3.2 网页的感知哈希特征 | 第40页 |
| 4.4 签名相似性 | 第40-45页 |
| 4.4.1 签名匹配 | 第42-44页 |
| 4.4.2 相似度计算 | 第44-45页 |
| 4.5 实验 | 第45-48页 |
| 4.5.1 实验数据集 | 第46页 |
| 4.5.2 实验分析与讨论 | 第46-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 本文完成的工作 | 第49页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 附录 1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
