基于脚本引擎的恶意网页检测系统
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要研究工作和内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-16页 |
| 第二章 恶意网页与检测技术 | 第16-27页 |
| 2.1 恶意网页概述 | 第16-17页 |
| 2.1.1 恶意网页的定义 | 第16页 |
| 2.1.2 恶意网页的危害 | 第16-17页 |
| 2.2 网页脚本语言 | 第17-20页 |
| 2.2.1 JavaScript语言简介 | 第17-18页 |
| 2.2.2 JavaScript脚本引擎 | 第18-19页 |
| 2.2.3 网页中引入JavaScript的方式 | 第19-20页 |
| 2.2.4 JavaScript语言的安全性 | 第20页 |
| 2.3 恶意网页的攻击方式 | 第20-25页 |
| 2.3.1 植入途径 | 第20-22页 |
| 2.3.2 传播方法 | 第22-23页 |
| 2.3.3 攻击过程 | 第23-24页 |
| 2.3.4 攻击工具包 | 第24-25页 |
| 2.4 恶意网页的检测技术 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于脚本引擎的恶意网页特征选择与分类 | 第27-46页 |
| 3.1 恶意网页的特征选择 | 第27-41页 |
| 3.1.1 重定向 | 第27-30页 |
| 3.1.2 攻击环境的检测 | 第30-32页 |
| 3.1.3 JavaScript脚本的混淆 | 第32-37页 |
| 3.1.4 shellcode | 第37-38页 |
| 3.1.5 堆喷射 | 第38-39页 |
| 3.1.6 漏洞利用 | 第39-41页 |
| 3.2 网页分类 | 第41-45页 |
| 3.2.1 朴素贝叶斯 | 第41-42页 |
| 3.2.2 决策树 | 第42页 |
| 3.2.3 支持向量机 | 第42页 |
| 3.2.4 RapidMiner工具 | 第42-43页 |
| 3.2.5 分类模型 | 第43-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 检测系统的设计与实现 | 第46-65页 |
| 4.1 相关技术介绍 | 第46-48页 |
| 4.1.1 HtmlUnit | 第46-47页 |
| 4.1.2 Rhino | 第47页 |
| 4.1.3 scdbg | 第47-48页 |
| 4.2 系统的总体设计目标 | 第48页 |
| 4.3 系统框架 | 第48-49页 |
| 4.4 整体工作流程 | 第49-50页 |
| 4.5 预处理模块 | 第50页 |
| 4.6 页面解析模块 | 第50-52页 |
| 4.7 特征提取模块 | 第52-60页 |
| 4.7.1 特征提取 | 第53-56页 |
| 4.7.2 URL引用关系树 | 第56-57页 |
| 4.7.3 shellcode的检测 | 第57-60页 |
| 4.8 检测模块 | 第60-61页 |
| 4.9 检测结果记录模块 | 第61-62页 |
| 4.10 查询模块 | 第62-64页 |
| 4.11 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 系统测试 | 第65-74页 |
| 5.1 实验环境 | 第65页 |
| 5.2 测试样本来源 | 第65-66页 |
| 5.3 采用的样本数据 | 第66-68页 |
| 5.4 性能评价指标 | 第68页 |
| 5.5 分类器的参数调整实验 | 第68-70页 |
| 5.5.1 决策树 | 第68-70页 |
| 5.5.2 支持向量机 | 第70页 |
| 5.6 分类器的性能对比实验 | 第70-71页 |
| 5.7 与安全软件的检测性能对比 | 第71-72页 |
| 5.8 本章小结 | 第72-74页 |
| 总结与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 附件 | 第81页 |
